Data Analyst

Работать с данными на современном стеке: Проектировать витрины и строить дашборды в Tableau, эффективно используя возможности ClickHouse и данные в S3
Участвовать в полном цикле AB-тестов: От оценки целесообразности до финального анализа. Твои выводы напрямую влияют на деньги компании, поэтому здесь нужна математическая кристальная честность
Кодить как дата-инженер: Писать сложные запросы на SQL (ClickHouse, работа с S3 через Spark SQL) и использовать Python (Pandas, Polars, NumPy, SciPy, Plotly) для глубинных исследований, которые невозможно сделать стандартными средствами
Автоматизировать всё, что движется: Использовать Spark, Airflow и DBT для оркестрации процессов, чтобы твои расчеты обновлялись без твоего участия

Инфраструктура: У нас мощный бэкграунд: DataOps и сильные Data Engineers, которые не тормозят, а помогают. Ты не будешь воевать с серверами
Свобода исследований: Хочешь попробовать новую библиотеку или внедрить нестандартный статтест? Мы приветствуем эксперименты, если они повышают бизнес-ценность
Команда мечты: Рядом с тобой будут сильные Senior Product Analysts, Web Analysts, BI Analysts и Business Analysts. Уровень дискуссии — от архитектуры данных до юнит-экономики

У тебя отличное знание SQL (ты понимаешь, как работают оконные функции под нагрузкой) и Python (Pandas или Polars для тебя — родной язык)
Ты уверенно чувствуешь себя в статистике (не только t-тест, но и корреляционный, регрессионный анализ)
Ты умеешь декомпозировать задачи и видеть за кодом продукт

Будет плюсом:

Активный GitHub с портфолио (пет-проекты, вклад в open source)
Прохождение курсов Яндекс.Практикум или Карпов.Курсы
Опыт работы с dbt (Data Build Tool) для трансформаций данных
Понимание современных форматов данных (Iceberg, Delta Lake) и принципов работы озер данных (Data Lake)
Интерес к современным архитектурным подходам, таким как Data Mesh (децентрализация данных и управление доменами)
Понимание основ работы с Airflow (написание DAG'ов)

Report Page