Аналитик уровня Middle+/Senior
Оценка ИИKaspi.kz — лидер рынка Казахстана с мощной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу над масштабными проектами в сильной команде, хотя и требует присутствия в офисе в Алматы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует серьезной математической подготовки (статистика, тервер) и навыков машинного обучения, что выше среднего для обычного аналитика данных. Гибридный формат работы в Алматы также накладывает географические ограничения.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для уровня Middle+/Senior в финтехе Казахстана рыночные показатели составляют от 800,000 до 1,500,000 KZT и выше. Указанные оценки в долларах отражают международный уровень для специалистов такого профиля.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Аналитик уровня Middle+/Senior Kaspi.kz
Местоположение: Алматы
Формат работы: Гибрид
Опубликована: 05.11.2026
Требования:
• Опыт работы аналитиком данных от 2 лет
• Продвинутое знание SQL, python
• Хорошее знание статистики, теории вероятности и классического ML
• Опыт работы в QlikSense или других BI-инструментах (Tableau, Power BI, Superset)
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Антон К.
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- Statistics
- Probability Theory
- Machine Learning
- QlikSense
- Tableau
- Power BI
- Apache Superset
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины владения SQL для работы с большими данными.
Расскажите о наиболее сложном SQL-запросе, который вам приходилось оптимизировать. Какие методы вы использовали?
Оценка практических навыков применения статистики в бизнесе.
Как вы подходите к дизайну и анализу результатов A/B тестов? Какие статистические критерии выбираете?
Проверка знаний в области машинного обучения, указанных в требованиях.
В каких задачах вы применяли классическое ML и как оценивали эффективность построенных моделей?
Оценка навыков визуализации и работы с BI.
Каковы, по вашему мнению, главные принципы построения эффективного дашборда в QlikSense или Tableau для топ-менеджмента?
Проверка умения работать с Python для анализа данных.
Какие библиотеки Python вы чаще всего используете для EDA и автоматизации отчетности?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
