Data Analyst (Middle), DWH

Мы в поиске Data Analyst в команду крупной телекоммуникационной компании.

Проект связан с разработкой единой системы оценки эффективности. В роли будет много работы с DWH и аналитическими витринами, продуктовыми и бизнес-метриками, A/B-тестами и BI-отчетностью.

Чем предстоит заниматься:

• Собирать, согласовывать и формализовывать требования бизнеса к отчетности и метрикам.
• Работать с DWH и источниками данных.
• Писать сложные SQL-запросы и участвовать в разработке аналитических витрин.
• Ставить задачи инженерам данных на создание новых витрин и выгрузок.
• Трансформировать сырые данные из DWH в аналитические таблицы.
• Проводить EDA, находить аномалии и точки роста бизнеса.
• Проектировать метрики, участвовать в дизайне и анализе A/B-тестов.
• Проверять качество и корректность данных.
• Разрабатывать, развивать и автоматизировать интерактивные BI-дашборды.
• Участвовать в формировании продуктовых гипотез и анализе результатов экспериментов.
• Презентовать результаты исследований и готовить регулярную бизнес-отчетность.
• Документировать данные, процессы и функциональность.

Для нас важно:

• Опыт работы в роли дата аналитика от 3 лет.
• Продвинутый SQL: сложные JOIN, CTE, оконные функции, оптимизация тяжелых запросов.
• Опыт работы с витринами данных DWH и понимание принципов их построения.
• Понимание структуры слоев DWH: Staging, ODS, DDS, marts.
• Опыт постановки ТЗ инженерам данных на создание витрин и выгрузок.
• Опыт проектирования продуктовых / бизнес-метрик и дизайна A/B-тестов.
• Знание математической статистики, теории вероятностей и методов проверки статистических гипотез.
• Опыт работы с аналитическими СУБД и понимание принципов работы колоночных баз данных.
• Python: Pandas, NumPy для EDA, трансформации данных и автоматизации аналитических задач.
• Опыт работы с BI-системами и понимание принципов проектирования дашбордов.
• Уверенная работа с Git.
• Готовность освоить внутреннюю BI-систему компании.

Будет плюсом:

• Опыт работы с Hadoop / Spark.
• Опыт работы с Airflow.