📍 Москва (м. ЗИЛ)Офис или гибрид
Специализация
Product Analyst
У нас есть Core-команда — это Data-домен, который предоставляет для других продуктовых команд возможности по самостоятельной работе с данными. Дата-домен состоит из трех команд: Data Platform — развитие и поддержка дата платформы на 400 ТБ данных и более 150 баз данных. Data Management — интеграция источников в платформу, предоставление BI-инструментов и DQ/DG. Data Accelerator — разработка дата продуктов, моделей или алгоритмов, которые помогают нам или экономить и зарабатывать как компании. Кроме Data Domain в Леруа Мерлен есть ещё 19 доменов, и почти в каждом из них есть дата-команда, в которой есть DE, DS, DA, DataOps.
Технологии/инструменты
PythonNumPySQLMatplotlibSeabornETLDocker/Git/AirflowNiFi/Kafka/Linuxpandas
Задачи
- Работа с большими данными, построение выборок, аналитика, построение выводов и формулирование гипотез, исходя из проблематики (в т.ч. поиск проблематики, если необходимо).
- Самостоятельное моделирование и интерпретация данных, разработка алгоритмов и статистических моделей, проведение и анализ результатов A/B-тестов.
- Представление результатов и автоматизация отслеживания метрик продукта с помощью BI-инструментов.
- Участие в интеграционных процессах, постоянное взаимодействие с участниками продуктовой команды — PO, DS, DE.
- Документирование своей работы в GitHub и Confluence.
Наши ожидания
- Уровень: Middle/Middle+.
- Высшее техническое образование.
- Общее представление о мат. статистике и теории вероятности.
- Опыт работы аналитиком данных от 2-х лет.
- Опыт анализа бизнес-процессов.
- Опыт сбора, составления и согласования функциональных требований.
- Опыт написания ETL-процессов/создания витрин данных.
- Знание чего-нибудь из: Docker, Git, Airflow, NiFi, Kafka, командная строка Linux.
- Опыт работы с BI-инструментами.
- Опыт внедрения изменение/продуктов.
- Знакомство с основами машинного обучения.
- Уверенное знание Python (стандартная библиотека, Pandas, NumPy и пр.).
- Уверенное знание SQL.
- Опыт работы с библиотеками визуализации данных (Matplotlib, Seaborn и пр.).
- Опыт поиска, визуализации и интерпретации полезных сигналов и аномалий в данных.
- Способность структурировать знания, формулировать и проверять гипотезы.
- Аналитический склад ума, привычка видеть физический смысл за цифрами и данными.
- Умение ясно и чётко выражать мысли устно, письменно и графически, понимать язык бизнеса и разработки.
- Способность к командной работе, нацеленность на результат.
- Самостоятельность, проактивность, готовность к нечётким, некорректным, изменчивым задачам.
Мы предлагаем
- Гибкую систему премирования.
- Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолога и страхование жизни, компенсацию питания и оплату мобильной связи.
- Работу в компании с развитой инженерной культурой.
- Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое.
- Возможность профессионального роста, программы развития для сотрудников.
- Корпоративное обучение и доступ к базе знаний.
- Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия.
- Гибридный формат работы.
- Современный офис в 2-х минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ.
С каждым годом на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий.