Аналитик данных

Зарплата не указана

Похожие специалисты получают 141 000 - 225 000 ₽

Требования

Аналитик по данным
Middle
Python

Условия

Санкт-Петербург

Компания

Производство продуктов питания

Описание вакансии

Что мы предлагаем:

  • График работы 5/2 9:00-18:00, можно сдвигать (гибрид);
  • Официальную конкурентоспособную заработную плату: оклад + ежемесячную премию;
  • Ежегодную индексацию заработной платы;
  • ДМС со стоматологией (франшиза), страхование от несчастных случаев;
  • Корпоративную сотовую связь;
  • Выплаты в связи с важными событиями и материальную помощь в непредвиденных ситуациях;
  • Подписки на Best Benefits/ Skillbox/ библиотеку Alpina Digital и т.д.;
  • Возможность профессионального развития и карьерного роста;
  • Новогодние подарки для сотрудников и их детей.

Какие будут задачи:

  • Анализ бизнес-данных и подготовка регулярной и ad-hoc аналитики для внутренних заказчиков;
  • Взаимодействие с бизнес-подразделениями: уточнение требований, формализация метрик, проверка корректности расчетов;
  • Поддержка и развитие существующих отчетов, постепенный перенос логики из Excel в централизованную аналитическую платформу;
  • Участие в создании и развитии аналитических витрин данных совместно с командой;
  • Участие в пилотных и исследовательских задачах, связанных с продвинутой аналитикой и подготовкой данных для ML-моделей.

Мы ожидаем:

  • Высшее или неоконченное высшее образование (экономика, математика, статистика, ИТ, инженерные или смежные направления);

  • Опыт работы аналитиком данных от 6 мес.;

  • Уверенное владение Excel: формулы, сводные таблицы;

  • Опыт работы с Power Query/ Power Pivot будет преимуществом;

  • Практический опыт работы с SQL: уверенное владение основными операторами, умение писать подзапросы и CTE;

  • Опыт использования Python для анализа данных;

  • Понимание принципов работы ETL/ELT-процессов;

  • Общее понимание современных подходов к хранению данных Data Warehouse / Data Lake / Lakehouse;

  • Будет плюсом общее понимание жизненного цикла ML-моделей;

  • Курсы или дополнительное обучение в области аналитики данных, SQL, Python, data engineering или ML будут преимуществом.