- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Analyst / Аналитик данных
Оценка ИИИнтересная роль в технологической компании с собственным продуктом. Четкие требования и современный стек (ClickHouse, Python) делают вакансию привлекательной, хотя уровень заработной платы не указан.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения стандартным стеком аналитика (Python, SQL) и понимания работы хранилищ данных. Отсутствие жестких требований к математической статистике или машинному обучению делает вакансию доступной для специалистов среднего уровня.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии не указан уровень дохода, однако для Москвы медиана для аналитиков данных с таким стеком составляет около 180 000 - 220 000 рублей. Предложение будет конкурентоспособным, если попадет в этот диапазон.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Easy Commerce уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Easy Commerce и развивайте e-commerce решения на основе данных — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
*🦄 Data Analyst / Аналитик данных*
Удалёнка/Гибрид (Москва) Easy Commerce — новая технологическая компания, которая оказывает полный спектр услуг для производителей в области e-commerce на базе данных, собранных собственным аналитическим инструментом.
Требования:
– Ты знаешь Python необходимый для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)
– Умеешь работать с SQL (PostgreSQL, ClickHouse), понимаешь как работают join, group by, оконные функции
– Понимаешь принципы работы с хранилищами данных и умеешь оптимизировать запросы под них
– Работал с дашбордами и любой BI системой
*➡️*Откликнуться
*📍 Навигация:[База знаний](https://t.me/pyproglib) • [Задачи](https://t.me/py_problems_lib) •* Собеседования
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- Seaborn
- SQL
- PostgreSQL
- ClickHouse
- BI
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков оптимизации в ClickHouse, который указан в стеке.
В чем заключаются основные особенности ClickHouse при выполнении JOIN-операций и как их оптимизировать?
Проверка владения SQL на продвинутом уровне.
Напишите пример оконной функции для расчета скользящего среднего продаж за последние 7 дней.
Оценка навыков предобработки данных в Python.
Как вы обработаете пропуски и дубликаты в датафрейме Pandas, если объем данных превышает доступную оперативную память?
Проверка продуктового мышления и опыта в BI.
Какие ключевые метрики эффективности (KPI) вы бы вывели на дашборд для производителя в сфере e-commerce?
Проверка понимания архитектуры данных.
В чем разница между нормализованной и денормализованной структурой таблиц в контексте аналитических хранилищ?
Похожие вакансии
Head of Analytics (iGaming Tier 1)
Аналитик DWH
DWH аналитик
Аналитик DWH (Senior)
Игровой (продуктовый) аналитик
Data/BI analyst
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!