- Страна
- Россия
Data Analyst
Оценка ИИOkkam — крупный и известный игрок на рынке коммуникаций, что гарантирует интересные задачи и профессиональный рост. Удаленный формат работы и современный стек технологий делают вакансию очень привлекательной.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИСредний уровень сложности обусловлен необходимостью уверенного владения Python и специфическим опытом работы с ClickHouse. Вакансия требует умения работать с большими объемами данных в контексте маркетинга и медиа.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Data Analyst с таким стеком на российском рынке медиа-аналитики медиана составляет около 180 000 - 220 000 рублей. Предложение будет конкурентоспособным, если попадет в этот диапазон.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Data Analyst
Стек: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, SQL, ClickHouse
Okkam объединяет лидирующие на рынке коммуникационные агентства и выделенные бизнес-вертикали — медиа и коммуникации, консалтинг, креатив, электронная коммерция, трейд-маркетинг и мартех.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- Seaborn
- Plotly
- SQL
- ClickHouse
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков работы с основным инструментом анализа данных в Python.
Расскажите о наиболее сложной задаче по манипуляции данными, которую вы решали с помощью Pandas. Как вы оптимизировали производительность?
ClickHouse имеет свои особенности в плане движков таблиц и агрегации.
В чем основные отличия ClickHouse от классических реляционных БД (например, PostgreSQL) при написании аналитических запросов?
Важно понимать, как кандидат выбирает инструменты для представления данных бизнесу.
В каких случаях вы предпочтете Plotly вместо Seaborn или Matplotlib для визуализации результатов анализа?
Проверка навыков написания сложных запросов.
Напишите SQL-запрос для расчета Retention Rate пользователей по месяцам, используя оконные функции.
Проверка понимания предметной области компании.
Какие метрики эффективности рекламных кампаний вы считаете наиболее важными для анализа в медиа-агентстве?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
