Data Analyst
Оценка ИИХорошее 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.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция 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
Оценка ИИПредлагаемая 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
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
--
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
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.
