Аналитик данных отдела маркетинга СНГ
Интересная роль в реальном секторе экономики с современным стеком технологий. Возможность удаленной работы и использование ИИ в задачах делают вакансию привлекательной для специалистов среднего уровня.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Позиция уровня Middle требует уверенного владения SQL и Python, а также специфических инструментов маркетинговой аналитики (Roistat, Яндекс Метрика). Сложность заключается в необходимости интеграции данных из разных источников для построения сквозной аналитики.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, однако для Middle Data Analyst в СНГ рыночный диапазон составляет от 150 000 до 250 000 рублей в зависимости от глубины владения Python и SQL. Продуктовые компании в ритейле обычно предлагают конкурентные условия на уровне медианы рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
Аналитик данных отдела маркетинга СНГ
Грейд: Middle
Стек: Яндекс Метрика, Roistat, Power BI, Excel, Искусственный интеллект, SQL, Python, Веб-аналитика
Компания занимается производством и продажей товаров для сна, включая матрасы, кровати и аксессуары для отдыха.
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- Excel
- Artificial Intelligence
- Python
- SQL
- Power BI
- Web Analytics
- Yandex Metrica
- Roistat
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков работы с основным инструментом веб-аналитики, указанным в стеке.
Как вы настраиваете отслеживание сложных целей и e-commerce событий в Яндекс Метрике?
Roistat является ключевым инструментом для сквозной аналитики в маркетинге.
Расскажите о вашем опыте интеграции Roistat с CRM-системами и рекламными кабинетами. С какими трудностями вы сталкивались?
SQL необходим для работы с сырыми данными.
Напишите SQL-запрос для расчета Retention Rate пользователей по месячным когортам.
Power BI используется для визуализации отчетности.
Как вы оптимизируете производительность дашбордов в Power BI при работе с большими объемами данных?
В стеке упомянут Искусственный интеллект.
Как вы планируете использовать ИИ в повседневных задачах аналитика маркетинга для повышения эффективности работы?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

