- Страна
- Россия
- Зарплата
- 205 000 ₽ – 255 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data аналитик (Senior)
Оценка ИИХорошее предложение для опытного аналитика с четким стеком технологий и понятными задачами. Удаленный формат работы и работа с известным брендом добавляют вакансии привлекательности.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубоких знаний SQL и опыта работы с ETL (Airflow), а также специфических навыков работы с данными из SAP и 1С. Высокий порог входа обусловлен требованием к опыту от 5 лет и необходимостью разбираться в бизнес-процессах продаж.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка 205 000 – 255 000 руб. находится в пределах рыночной нормы для Senior Data Analyst в России, хотя для топовых финтех-компаний верхняя граница может быть выше. Тем не менее, для сектора ритейла/дистрибуции это конкурентоспособная оплата.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в HuntTech уже сейчас
Присоединяйтесь к команде HuntTech и развивайте аналитику для бренда ACUVUE — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
#it #вакансия #data #analyst #hunttech
☁️Позиция: Data аналитик ( Senior )
🏙Компания: «HuntTech»
💪Опыт: от 5 лет
💰ЗП: Вилка: 205 - 255тр
📅Формат работы: Удаленка
📍Локация/Гражданство: РФ
📅Занятость: Full-time
☎️Контакт: Откликнуться
📌Задачи:
- Обработка данных (SQL, Python как жирный плюс);
- Работа с DWH и ETL (Airflow);
- Работа с SAP и 1С;
- Настройка и/или автоматизация значительного количества data flow процессов;
- Документирование процессов;
- Поддержка задач сейлз-команды (продажи, скидки, бонусы, SFE, частично мастер-данные);
- Подготовка дашбордов;
- Визуализация в AW BI.
🔺Требования:
- SQL: Уверенный middle-уровень. Написание сложных запросов, использование оконных функций, джойнов, подзапросов, CTE. Понимание, как оптимизировать тяжелый запрос.
- Python: Базовый/средний уровень (плюс). Написание несложных скриптов для автоматизации, работы с API и базовой предобработки данных (библиотеки pandas, numpy).
- DWH & ETL: Понимание принципов работы хранилищ данных. Опыт работы с готовыми ETL/ELT процессами. Практические навыки работы в Apache Airflow (понимание структуры DAG-ов, умение перезапустить, найти ошибку в логах, внести правки).
- ERP-системы: Опыт работы с выгрузками и структурой данных из 1С и/или SAP. Кандидат не должен пугаться специфики таблиц этих систем.
- BI-инструменты: Хороший опыт создания дашбордов и визуализации данных.
➕Будет плюсом:
Направление - контактные линзы ACUVUE. Рекомендация кандидатам заранее изучить рынок, оценить готовность работать в этой категории, а также ознакомиться с основными продуктами и игроками.
🔥Если все нравится - пиши Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SAP
- Python
- NumPy
- Pandas
- SQL
- ETL
- Apache Airflow
- BI
- DWH
- 1C
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с тяжелыми запросами.
Расскажите о вашем опыте оптимизации SQL-запросов: какие методы вы использовали для ускорения выполнения задач в DWH?
В стеке указан Airflow.
Опишите структуру типичного DAG, который вы создавали или поддерживали. Как вы обрабатываете ошибки в логах Airflow?
Работа включает поддержку сейлз-команды.
Какие ключевые метрики эффективности продаж (SFE) вы считаете наиболее важными для анализа в ритейле или FMCG?
Упоминается работа с SAP и 1С.
С какими сложностями вы сталкивались при выгрузке и трансформации данных из систем 1С или SAP?
Требуется визуализация в BI.
Какими принципами вы руководствуетесь при проектировании дашбордов для топ-менеджмента, чтобы данные были максимально наглядными?
Похожие вакансии
Аналитик DWH (Senior)
Data analyst [Middle+/Senior]
Data аналитик (Senior)
Senior аналитик КХД
Data аналитик
SENIOR DATA АНАЛИТИК / DS / BI (нефтехимия)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!