Аналитик
Хорошая стартовая зарплата для Middle-уровня и редкие академические бонусы (аспирантура, отсрочка). Однако офисный формат в Москве может подойти не всем.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Требуется уверенный стек (SQL, Python, DataLens) и опыт от 2 лет. Сложность добавляют задачи по администрированию облачной инфраструктуры и проектированию архитектуры БД.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата от 150 000 ₽ соответствует нижней границе рыночного диапазона для Middle-аналитиков в Москве (150-230к). Дополнительную ценность составляют образовательные льготы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
Аналитик
От 150 000 ₽ *〰️* офис *〰️* Москва
Что делать
— Разрабатывать сложные дашборды в DataLens;
— Администрировать рабочие пространства и настраивать права доступа;
— Готовить витрины данных на PostgreSQL и оптимизировать запросы;
— Выполнять ad-hoc запросы по задачам заказчиков;
— Проектировать схемы БД, партиционирование и индексы;
— Администрировать Yandex.Cloud и отслеживать биллинг;
— Писать скрипты на Python для сбора и парсинга данных;
— Готовить презентации, обзоры и аналитические справки.
Требования
— Опыт работы аналитиком от 2 лет;
— Профильное высшее образование, желательно ИТ, аналитика или математика;
— Уверенное владение DataLens и SQL на PostgreSQL;
— Понимание принципов визуализации данных и статистики;
— Опыт администрирования PostgreSQL и понимание архитектуры DWH;
— Владение Python для сбора данных и работы с API;
— Продвинутый Excel, включая сводные таблицы и Power Query;
— Умение собирать требования с внутренних заказчиков и декомпозировать задачи.
Условия
— Офисная работа в Москве, график 5/2;
— Зарплата от 150 000 ₽ в месяц;
— Возможность обучения в аспирантуре по специальности «Экономика»;
— Скидка 50% на обучение и отсрочка от армии;
— Последующая защита кандидатской диссертации;
— Поддержка на всех этапах работы.
Откликнуться Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- DataLens
- PostgreSQL
- SQL
- Python
- Excel
- Power Query
- Yandex Cloud
- DWH
- API
- Statistics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации, указанных в описании (индексы, партиционирование).
Расскажите о вашем опыте оптимизации тяжелых запросов в PostgreSQL. Какие методы (индексы, рефакторинг запроса, изменение схемы) вы применяли чаще всего?
Вакансия предполагает работу с DataLens как основной инструмент визуализации.
С какими ограничениями DataLens вы сталкивались при создании сложных дашбордов и как их обходили?
В обязанности входит сбор данных и работа с API.
Опишите структуру вашего типичного скрипта на Python для парсинга данных: какие библиотеки используете и как обрабатываете ошибки?
Роль включает администрирование Yandex.Cloud.
Был ли у вас опыт настройки прав доступа и мониторинга биллинга в облачных сервисах? Как вы контролируете расходы ресурсов?
Важно умение общаться с бизнесом.
Как вы действуете, если требования заказчика к дашборду противоречат принципам эффективной визуализации данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

