- Страна
- Россия
Аналитик данных (экосистема)
Оценка ИИРабота в одном из крупнейших банков страны с доступом к огромным массивам данных и современному стеку технологий. Позиция предполагает как классическую аналитику, так и участие в создании MVP, что дает пространство для профессионального роста.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИСредний уровень сложности обусловлен необходимостью уверенного владения SQL и опытом работы с Big Data (Hadoop), а также умением работать с ad-hoc запросами в сжатые сроки.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиции аналитика данных в банковском секторе Москвы рыночный диапазон составляет от 150 000 до 250 000 рублей в зависимости от уровня компетенций. Газпромбанк обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие или слегка превышающие средние показатели по рынку.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
*🏛*Аналитик данных (экосистема) в Газпромбанк
Газпромбанк — место, где можно заниматься тем, что действительно интересно, и видеть результат своей работы в масштабе всей страны. Здесь соединяются технологии, амбициозные проекты и команда, в которой ценят экспертизу, инициативу и желание двигаться вперед.
Вам предстоит:
- работа с большими объемами данных;
написание SQL запросов в базы данных (КХД, Hadoop и тд.);
-сбор и настройка показателей, аналитика, формирование выводов на основании полученных данных;
- анализ данных для выявления тенденций и закономерностей;
- поиск аномалий в данных, их интерпретаций, формирование гипотез для проверки;
- мониторинг и подготовка регулярной отчетности основных портфельных и продуктовых метрик на базе Excel (опционально SuperSet, опыт приветствуется) совместно с командой инженеров и аналитиков, формирование продуктовых воронок;
- выполнение ad-hoc задач, формирование базовых MVP решений, автоматизация.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Hadoop
- Excel
- Apache Superset
- Data Analysis
- Big Data
- ETL
- MVP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков работы с большими данными и понимания архитектуры КХД.
Расскажите о вашем опыте работы с Hadoop: какие инструменты вы использовали для извлечения и обработки данных?
Оценка аналитического мышления и умения работать с качеством данных.
Как вы подходите к поиску аномалий в данных и что предпринимаете, если обнаруживаете значительное отклонение в метриках?
Проверка владения SQL для решения бизнес-задач.
Напишите SQL-запрос для расчета конверсии в продуктовую воронку по дням.
Оценка опыта визуализации и отчетности.
Какие ключевые метрики вы бы включили в регулярный отчет для мониторинга здоровья экосистемы?
Проверка гибкости и умения приоритизировать задачи.
Как вы организуете работу над ad-hoc задачами, когда их поступает несколько одновременно с разным приоритетом?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
