BI-аналитик (Power BI)
Оценка ИИСтабильная компания в реальном секторе экономики с прозрачной вилкой зарплаты. Минусом может быть обязательное присутствие в офисе в первые полгода.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИСредний уровень сложности: требуется уверенное владение стеком Power BI (DAX, M) и SQL, а также опыт от 3 лет. Дополнительным плюсом будет знание Apache Superset.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (195-220 тыс. руб.) находится в рамках рыночного медианного значения для BI-аналитиков уровня Middle+/Senior в Москве. Верхняя граница соответствует средним предложениям для специалистов с опытом от 3 лет.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🔎 BI-аналитик (Power BI)*
От 195 000 до 220 000 ₽
Москва · первые полгода в офисе
Затем гибрид: 2–3 дня в неделю удалённо
5/2, с 10:00 до 18:00
ТехноГрупп производит промышленное климатическое оборудование. Аналитик будет развивать Power BI-отчётность для департамента продаж: собирать требования, ставить задачи по разработке витрин данных, проверять качество данных и автоматизировать отчёты.
Требования:
— Высшее образование и опыт в аналогичной роли от 3 лет
— Power BI, SQL, MDX, DAX и M-Query
— Продвинутый Excel и работа с ETL-инструментами
— Понимание процессов продаж
Apache Superset и знания финансов, HR, маркетинга, производства или логистики будут преимуществом. В карточке не указано, за какой период платят и приведена ли зарплата до или после вычета налогов.
*➡️* Откликнуться
*📍* Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Power BI
- SQL
- MDX
- DAX
- M-Query
- Excel
- ETL
- Apache Superset
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации сложных вычислений в отчетах.
Расскажите о наиболее сложной мере на DAX, которую вы создавали. С какими проблемами производительности вы сталкивались?
Оценка навыков работы с данными на этапе подготовки.
В каких случаях вы предпочтете использовать Power Query (M), а в каких — SQL для трансформации данных?
Важно понять, как кандидат взаимодействует с бизнесом.
Как вы подходите к сбору требований у заказчиков из отдела продаж, которые не всегда могут четко сформулировать задачу?
Проверка понимания структуры данных.
Какую схему данных («звезда» или «снежинка») вы считаете оптимальной для Power BI и почему?
Оценка потенциала для работы с альтернативными инструментами визуализации.
Был ли у вас опыт работы с Apache Superset или другими Open Source BI-инструментами? В чем их ключевое отличие от Power BI?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
