Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Data Analyst (Retail Media)
Сильная компания с серьезными инвестициями ($86M), известными клиентами и современным технологическим стеком. Удаленный формат работы в регионе EMEA и наличие русскоговорящих коллег делают вакансию очень привлекательной.
Сложность вакансии
Потребуется уверенное владение стеком Big Data (PySpark, Databricks) и опыт работы в e-commerce/retail media, что повышает порог входа.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для уровня Senior Data Analyst в регионе EMEA (удаленно) рыночные предложения обычно находятся в диапазоне $5000-$8000 после налогов. Данная позиция в AI-стартапе с хорошим финансированием может предлагать верхнюю границу рынка или опционы.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Constructor уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Constructor и развивайте AI-персонализацию для мировых брендов, откликнувшись по ссылке!
Описание вакансии
Data Analyst (Retail Media) в Constructor
*📍*Remote (EMEA)
*💎*SQL, BI-инструменты, Python, Databricks, Redash/Metabase, PySpark
*🚀СEO и ко-фаундер — [Eli Finkelshteyn](https://www.youtube.com/watch?v=xwYmo2D77Ek). В компании работает много русскоговорящих ребят 💙*
Constructor — инструмент AI-персонализации результатов поиска на e-com сайтах для роста конверсий в покупку и выручки. Среди клиентов — Sephora, American Eagle, Birkenstock и др.
Размер команды — 200-500 | Инвестиции — $86M
Узнать подробнее и откликнуться: Откликнуться
*🤝*Контакт реферала и ещё 150+ вакансий аналитиков в компаниях с русскоговорящими фаундерами / командами — Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- SQL
- PySpark
- Business Intelligence
- Databricks
- Metabase
- Redash
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с большими данными в e-commerce.
Расскажите о вашем опыте оптимизации сложных SQL-запросов в среде Databricks или Spark.
Retail Media требует понимания специфических метрик.
Какие ключевые метрики эффективности (KPI) вы бы выделили для оценки успеха рекламных кампаний в Retail Media?
В стеке указан PySpark.
В каких случаях вы предпочтете использовать PySpark вместо обычного Pandas для анализа данных?
Constructor занимается AI-персонализацией.
Как бы вы подошли к оценке влияния алгоритмов персонализации поиска на итоговую выручку ритейлера?
Упоминаются Redash и Metabase.