Аналитик данных (коммерческий блок) / Ozon fresh
Оценка ИИOzon — топовый работодатель в РФ с сильной инженерной культурой. Работа в Ozon fresh дает возможность видеть прямой результат своего влияния на бизнес, хотя темп работы может быть высоким.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения SQL и Python, а также понимания алгоритмов. Основная сложность заключается в работе с большими объемами данных Ozon и спецификой коммерческой аналитики (ассортиментные матрицы).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для аналитиков данных в московском бигтехе уровня Middle/Senior рыночные вилки составляют от 180 000 до 300 000 рублей. Ozon обычно предлагает конкурентоспособную оплату, соответствующую рынку.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Аналитик данных (коммерческий блок) / Ozon fresh
*🗺* Москва.
Обязанности:
- Работа с ассортиментной матрицей Ozon fresh;
- Анализ и улучшение эффективности коммерческого департамента через систематическую аналитику;
Требования:
- Уверенное владение SQL (cte, оконные функции, агрегации, представления) и Python (pandas, numpy);
- Базовый уровень алгоритмов;
*➡* Откликнуться
Вакансии │ Стажировки │ За рубежом │ Удалёнка │ БИГТЕХ │ Мероприятия │ По всему миру │ IT и DIGITAL
*🐣* Софи - первый ai ассистент для автооткликов и поиска работы.
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- Pandas
- NumPy
- Algorithms
- Data Analysis
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков написания сложных запросов для аналитики.
Расскажите, в каких случаях вы предпочтете использовать CTE вместо подзапросов и как оконные функции помогают в анализе динамики продаж?
Оценка владения основным инструментом обработки данных в Python.
Как бы вы оптимизировали обработку DataFrame в pandas, если он не помещается в оперативную память?
Проверка понимания бизнес-логики вакансии.
Какие метрики вы бы предложили использовать для оценки эффективности ассортиментной матрицы Ozon fresh?
Проверка базовых знаний алгоритмов, указанных в требованиях.
Реализуйте алгоритм поиска дубликатов в списке товаров с оптимальной временной сложностью.
Оценка умения работать с качеством данных.
Как вы будете действовать, если обнаружите аномальные скачки в данных по продажам определенной категории товаров?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
