yandex
N
NDA
Страна
Россия
Зарплата
250 000 ₽ – 320 000 ₽
УдалённоПолная занятость

Data Analyst

ИИОценка ИИ

Хорошее предложение с конкурентной заработной платой для РФ рынка, гибким графиком и современным стеком технологий. Отсутствие названия компании немного снижает прозрачность, но задачи выглядят перспективно.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Позиция требует уверенного владения SQL и Power BI, а также понимания статистики и методологий моделирования данных (Data Vault). Сложность умеренная из-за необходимости совмещать техническую разработку витрин с бизнес-аналитикой.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана250 000 ₽
Рынок180 000 ₽ – 350 000 ₽
ИИОценка ИИ

Предлагаемая зарплата (250 000 – 320 000 руб.) находится на уровне выше среднего для Senior Data Analyst в России. Она соответствует рыночным ожиданиям для специалистов с глубоким знанием SQL и опытом работы с BI-системами.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

Data Analyst

Чем предстоит заниматься:

— Написание запросов SQL (сложные запросы, оконные функции, оптимизация, витрины)

— Разрабатывать и поддерживать дашборды и отчёты для мониторинга ключевых метрик бизнеса;

— Проводить глубокий анализ пользовательского поведения, воронок продаж, эффективности маркетинговых кампаний и других бизнес-процессов;

— Формулировать гипотезы, проводить A/B-тесты и интерпретировать их результаты;

— Работать в тесном взаимодействии с командами продукта, маркетинга, продаж и разработки для принятия data-driven решений;

— Автоматизировать рутинные аналитические процессы;

— Подготавливать презентации и аналитические выводы для руководства и заинтересованных сторон.

Наши ожидания:

— Уверенные навыки SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация, витрины.

— Опыт моделирования данных; знание Data Vault 2.0 — как плюс.

— Навыки работы с витринами данных и построения аналитических слоёв.

— Опыт работы с Power BI (дашборды, визуализации, ролевые модели, оптимизация).

— Умение совмещать аналитику данных и визуализацию для бизнеса.

— Опыт работы с другими BI-инструментами (Tableau, Qlik, Superset)

— Примеры инициатив: автоматизация, перевод Excel-отчётности в BI, внедрение методологий.

— Знание Python или R для анализа данных (плюс будет опыт с pandas, numpy, matplotlib/seaborn);

— Понимание основ статистики, A/B-тестирование и методологии анализа данных;

Готовы предложить:

— Оформление: ИП, CЗ

— Комфортный доход по итогам собеседования

— 5-дневную рабочую неделю с гибким началом дня (8:00-11:00 по Мск)

— Удобный формат работы

— Современные и интересные задачи на проекте

— Возможность обучения и карьерного роста

— Заработная плата от 250 до 320 тыс.

— Локация РФ

Для связи: Откликнуться

--

[< Подпишитесь на канал «Работа в ИТ» >]

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • SQL
  • Power BI
  • Data Vault 2.0
  • Python
  • R
  • Tableau
  • Qlik
  • Apache Superset
  • Pandas
  • NumPy
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • A/B Testing
  • Statistics
  • Data Modeling

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка глубины знаний SQL, критически важных для создания витрин данных.

Расскажите о самом сложном SQL-запросе, который вам приходилось оптимизировать. Какие методы вы использовали?

Вакансия предполагает работу с Power BI и ролевыми моделями.

Как вы организуете RLS (Row-Level Security) в Power BI для разных групп пользователей?

В требованиях указано проведение A/B-тестов.

Как вы определяете необходимый размер выборки для A/B-теста и какие статистические критерии используете для оценки значимости?

Упоминание Data Vault 2.0 как плюса требует проверки понимания архитектуры.

В чем основные преимущества использования Data Vault 2.0 перед классической схемой «звезда» в аналитических хранилищах?

Оценка навыков автоматизации и работы с Python.

Какие рутинные задачи в аналитике вы автоматизировали с помощью Python и какие библиотеки при этом использовали?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

N
NDA
Россияот 250 000 ₽
более 1000 офферов получено
4.9

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!