Senior Data Analyst

Обязанности

• Разработка и поддержка интерактивных дашбордов для мониторинга ключевых бизнес-показателей.
• Взаимодействие с заказчиками для совместной выработки гипотез, постановки задач и анализа результатов.
• Презентация аналитических выводов и рекомендаций для заказчиков с целью их успешного внедрения и повышения понимания.
• Настройка и оптимизация ETL-пайплайнов для решения аналитических задач.
• Продвижение аналитической культуры в компании: обучение коллег, внедрение лучших практик.

Требования

• Опыт работы в качестве Data Analyst не менее 4 лет.
• Подтвержденные успехи во внедрении аналитических решений и их положительном влиянии на бизнес-результаты.
• Владение технологическим стеком: Python (Scikit Learn, pandas, NumPy), SQL, Git, Docker, Airflow.
• Опыт работы с инструментами визуализации данных (Tableau, Power BI, DataLens, Superset).
• Навыки создания и внедрения интерактивных дашбордов.
• Опыт разработки и оптимизации ETL-пайплайнов.

Условия работы

• Официальное трудоустройство и белая зарплата без задержек.
• Гибридный формат работы (дни в офисе и дни из дома).
• Наш офис находится рядом с метро «Дмитровская» (недалеко от Флакона и Хлебозавода, а значит, есть где поесть и выпить).
• Мы компенсируем проезд, если ты ездишь в офис или интернет, если работаешь из дома.
• У нас есть 2 недели в год, когда ты можешь болеть без больничного, а также мы компенсируем его полную доплату до 100% оклада.
• После испытательного срока мы выдаём ДМС со стоматологией и полисом путешественника.
• Мы за развитие наших сотрудников, поэтому оплачиваем повышение квалификации и обучение, а также у нас есть скидки у education-партнёров.
• Скидки в сетях фитнес-клубов World Class и X-fit (на случай, если ты любишь спорт).
• Компенсируем обустройство рабочего места удаленных сотрудников, если на это есть потребность.
• Каждое лето мы собираем всех сотрудников в Москве, чтобы провести время вместе и повеселиться — для нас это очень важно.

Этапы найма

• Телефонное с HR.
• Собеседование с тимлидом Data Science команды.
• Техническое собеседование.
• Оффер.