Data Analyst middle+/senior (удаленная работа)

Вакансия: Data Analyst middle+/senior

Описание вакансии

Добрый день!
В связи с расширением пула проектов мы ищем дата-аналитиков уровня Middle+ и Senior для проектной занятости. Мы ценим каждого специалиста как уникальную личность с собственными ожиданиями и опытом. Для нас важно создать среду, где вы чувствуете себя не просто частью команды, а значимым участником, чьи идеи и вклад в работу с данными действительно ценятся. Мы стремимся поддерживать баланс между работой и личной жизнью, уважая ваши профессиональные и личные границы.

Условия работы:

• Полностью дистанционная работа.

• Профессиональный рост: внутреннее обучение и повышение квалификации по SQL (оконные функции, оптимизация), Python (Pandas, Airflow), DWH и статистике A/B-тестов.

• Поддержка и наставничество: помощь коллег, обмен опытом и возможность стать наставником для команды аналитиков.

• Свобода выбора: участие в проектах, соответствующих вашим интересам (продуктовая аналитика, построение витрин, ETL-процессы).

Ключевые обязанности (что предстоит делать):

• Перевод бизнес-запросов на язык данных, формализация задач, описание логики загрузки и трансформации данных .

• Разработка сложных запросов с использованием JOIN, CTE, оконных функций. Оптимизация кода для работы с большими объемами информации.

• Проектирование витрин данных, участие в разработке моделей данных, понимание архитектуры DWH или Data Lake.

• Обработка и подготовка данных с помощью Pandas, написание скриптов для автоматизации расчетов, прототипирование визуализаций.

• Формулировка гипотез, участие в подготовке и анализе результатов A/B-тестов, расчет метрик.

• Проектирование и разработка дашбордов в BI-системах (Power BI / Tableau), оптимизация их работы.

• Описание моделей данных, ведение документации по источникам и логике расчетов.

Наши ожидания (обязательное):

• Уверенное владение SQL (обязательно сложные JOIN, оконные функции, CTE). Это главный инструмент.

• Знание принципов построения хранилищ (DWN), моделирования данных (нормализация/денормализация).

• Опыт использования pandas и numpy для анализа и трансформации данных.

• Умение переводить абстрактные задачи бизнеса в конкретные запросы и метрики.

• Понимание устройства PostgreSQL / Oracle и др.

• Базовые навыки работы с Git.

Будет большим плюсом (то, что выделит вас):

• Опыт построения ETL/ELT-пайплайнов, знание Airflow (понимание DAG-ов).

• Математическая база: статистика, теория вероятностей, знание методологии A/B-тестов.

• Опыт работы с DBT (Data Build Tool).

• Знание NoSQL баз (MongoDB, Elasticsearch) или работы с брокерами сообщений (Kafka).

• Понимание DataOps (тестирование данных, мониторинг качества).

Приоритетные домены: Финансы и банки, ритейл (торговля), телеком, промышленность. Опыт в этих сферах будет вашим преимуществом.