HR Analyst / HR-аналитик
Отличное предложение с удаленным форматом, гибким графиком и современным стеком технологий. Компания поощряет использование AI и предлагает расширенный отпуск, что делает вакансию привлекательной для продвинутых аналитиков.
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
Позиция требует редкого сочетания HR-экспертизы и навыков Data Engineering (Airflow, Python, ETL). Высокий уровень английского (B2) и знание современных архитектур данных (Data Vault, SCD) повышают порог входа.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
В вакансии не указана точная сумма, однако для HR-аналитика с навыками Data Engineering и уровнем английского B2 рыночная вилка значительно выше среднего. Указанные бонусы и регулярный пересмотр дохода соответствуют топовым позициям в IT-секторе.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
HR Analyst / HR-аналитик
HelioCore
*📍*Удаленно
Обязанности:
— Опыт в аналитике: от 1 года опыта работы в аналитике, желательно с HR-данными; профильное высшее образование;
— Data Engineering: опыт работы с Python, ETL/ELT-процессами, REST API, Git и Airflow или аналогичными инструментами оркестрации;
— SQL и моделирование данных: уверенное владение SQL, желательно PostgreSQL; знание принципов многомерного моделирования данных Star/Snowflake;
— BI и визуализация: опыт работы с Metabase или аналогичными BI-инструментами, умение создавать понятные и информативные дашборды и отчёты;
— Статистика и аналитика: базовые знания статистики и теории вероятностей, умение интерпретировать данные, выявлять закономерности и формулировать значимые выводы;
— Работа с бизнесом: умение самостоятельно собирать и структурировать требования внутренних заказчиков; английский язык на уровне B2 и выше;
— AI и современные технологии: опыт использования AI-инструментов для аналитики и автоматизации. Знание ML, dbt, Airbyte, Data Vault 2.0 или SCD будет преимуществом;
Требования:
— Отчётность и дашборды: разрабатывать и поддерживать автоматизированные отчёты и дашборды для принятия решений в HR;
— Интеграция данных: собирать и объединять данные из ATS, внутренних систем, электронных таблиц и внешних источников;
— Качество данных: очищать и структурировать данные, определять стандарты качества и внедрять автоматизированные проверки;
— HR-аналитика: проводить опросы и ad hoc исследования, выявлять тренды и предлагать улучшения на основе данных;
— ATS и визуализация: администрировать ATS, готовить понятные визуализации и презентации для HR-команды и представителей бизнеса;
— Оптимизация процессов: развивать data-driven подход в HR, автоматизировать рабочие процессы и использовать AI-инструменты для повышения эффективности;
Мы предлагаем:
— Высокий уровень заработной платы, бонусы по результатам работы и регулярный пересмотр дохода;
— Полностью удалённый формат работы;
— График 5/2, 8-часовой рабочий день с гибким началом;
— 24 дня оплачиваемого отпуска;
— Корпоративные занятия английским языком;
— Интересные и амбициозные задачи с возможностью профессионального роста и развития;
— Сильную команду единомышленников, с которой вы сможете реализовывать масштабные проекты, обмениваться опытом и развивать профессиональные навыки.
*🌿**🌿**🌿**🌿**🌿**🌿**🌿**🌿**🌿**🌿**🌿**🌿*
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- Python
- ETL
- ELT
- REST API
- Git
- Apache Airflow
- SQL
- PostgreSQL
- Metabase
- BI
- Statistics
- Machine Learning
- dbt
- Airbyte
- Data Vault 2.0
- SCD
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков проектирования хранилищ данных для HR-метрик.
Расскажите, как бы вы спроектировали схему 'Звезда' для анализа текучести кадров? Какие таблицы фактов и измерений вы бы выделили?
Оценка опыта автоматизации сбора данных из внешних систем.
Был ли у вас опыт работы с REST API для выгрузки данных из ATS? С какими сложностями вы сталкивались при обработке таких данных?
Проверка владения инструментами оркестрации.
Опишите типичный DAG в Airflow, который вы настраивали для HR-отчетности. Какие операторы вы использовали?
Оценка способности переводить бизнес-задачи на язык данных.
Как вы будете собирать требования у HR-директора, если он просит 'сделать дашборд по найму', но не может сформулировать конкретные KPI?
Проверка навыков работы с AI в аналитике.
Какие конкретно AI-инструменты вы использовали для автоматизации аналитических задач или очистки данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

