Data Analyst

Что предстоит делать

Навыки: SQL, Python, A/B тестирование, PowerBI, Apache Spark. Квалификация: Senior. Специализации: Аналитик по данным. Ищем Data Analyst в крупную технологическую компанию, которая развивает продукты для международных рынков в entertainment-индустрии. В этой роли аналитик работает не только с готовыми запросами на выгрузку данных. Здесь важно уметь разобраться в бизнес-задаче, понять, какие данные действительно нужны, выбрать подход к исследованию и довести анализ до выводов, которые можно использовать при принятии продуктовых решений. **Чем предстоит заниматься** — развивать систему продуктовых и бизнес-метрик: определять логику расчета, следить за качеством данных и помогать командам правильно использовать метрики; — разбираться в задачах, где на старте еще нет четко сформулированного аналитического запроса: уточнять проблему, выбирать методологию и строить план исследования; — проводить A/B-тесты: оценивать целесообразность эксперимента, рассчитывать и анализировать результаты, искать возможности повысить его бизнес-ценность; — проводить продуктовые исследования, формулировать и проверять гипотезы; — работать с большими массивами данных с помощью SQL и Python; — искать причины изменений в метриках и превращать результаты анализа в понятные выводы для бизнеса и продуктовой команды; — презентовать результаты исследований и обсуждать их с заказчиками; — совместно с Data Engineers работать с ETL-процессами и подготовкой данных для аналитики; — создавать витрины и дашборды в Tableau. **Что для нас важно** — сильный SQL: уверенная работа со сложными запросами и большими объемами данных; — уверенный Python для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy; — хорошее понимание статистики: статистические тесты, корреляционный и регрессионный анализ и другие методы, необходимые для продуктовой аналитики; — практический опыт проведения и анализа A/B-тестов; — опыт продуктовых исследований и проверки гипотез; — умение не просто получить цифры, а разобраться, что за ними стоит и почему изменились показатели; — опыт работы с web- или mobile-аналитикой; — опыт работы с BI-инструментами, например Tableau или Power BI; — опыт работы со Spark и Iceberg. Также важно уметь самостоятельно вести аналитическую задачу: разобраться в неопределенной постановке, декомпозировать проблему, выбрать подход и понятно объяснить результаты коллегам из бизнеса и продукта. **Будет плюсом** — опыт работы с dbt; — понимание Airflow и опыт работы с DAG; — понимание принципов Data Lake; — знакомство с современными подходами к организации данных, например Data Mesh. **Условия** — full-time; — удаленный формат работы; — гибкое начало рабочего дня; — корпоративная техника; — испытательный срок 3 месяца; — расширенный пакет бенефитов после испытательного срока: медицинская страховка, бюджет на спорт / языки / дополнительное медицинское покрытие, дополнительные оплачиваемые дни отдыха; — внутренние технические встречи, тренинги и возможность участия в профессиональных конференциях и обучении. Рабочий язык команды — русский, поэтому для позиции нужен свободный разговорный русский. **Процесс** Знакомство с рекрутером → короткий технический скрининг → SQL-секция → интервью по аналитическим навыкам → встреча с командой. Для кандидатов, претендующих на Senior-уровень, после основных технических этапов предусмотрен дополнительный аналитический кейс.