- Страна
- Россия
- Зарплата
- 250 000 ₽ – 350 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Middle/Senior Data Analyst
Оценка ИИПривлекательная вакансия с конкурентной зарплатой и современным технологическим стеком. Возможность работать с Big Data и ML-проектами в проектном или фултайм формате дает гибкость и профессиональный рост.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний не только в классической аналитике и SQL/Python, но и понимания Big Data стека (Hadoop, Spark) и основ ML. Высокая планка ожиданий по опыту (от 3 лет) и умение работать с инфраструктурными инструментами вроде Airflow делают позицию сложной для среднего специалиста.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка 250 000 – 350 000 руб. полностью соответствует рыночным ожиданиям для уровня Middle+/Senior Data Analyst в России. Верхняя граница в 350к является сильным предложением для специалистов с глубоким знанием Big Data стека.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в DataDev уже сейчас
Отправьте резюме Ирине прямо сейчас, чтобы присоединиться к команде DataDev и работать над сложными аналитическими задачами!
Описание вакансии
Вакансия: Middle/Senior Data Analyst
Локация/Гражданство: РФ
Оформление: СЗ/ИП
Компания: DataDev
ЗП: от 250 000 до 350 000 р.
Занятость: Проектная/Полная
Обязанности:
🔹 Анализ поведения клиентов и эффективности ML-моделей.
🔹 Оценка результатов экспериментов: A/B-тесты, uplift-анализ, контрольные группы.
🔹 Участие в анализе источников данных, предложение улучшений для дата-платформы (сбор, хранение, подготовка данных для DS).
🔹 Разработка метрик и дашбордов (Looker/Tableau/Metabase) для мониторинга и принятия решений.
🔹 Верификация данных (поиск аномалий, автоматизация проверок).
🔹 Исследование больших массивов данных, поиск закономерностей, формирование инсайтов и рекомендаций для продукта.
🔹 Настройка ETL-процессов для подготовки данных.
🔹 Сегментация аудитории, анализ воронок, выявление узких мест в продукте.
🔹 Работа в связке с Data Scientists, Product Managers, Data Engineers.
🔹 Развитие процессов и культуры работы с данными в компании.
Требования:
✅ 3+ года опыта в аналитике данных (SaaS / eCommerce – преимущество).
✅ Продвинутый SQL (сложные запросы, оптимизация, работа с большими таблицами).
✅ Python (Pandas, NumPy, SciPy) – обработка данных, автоматизация.
✅ Знание статистики и опыта проведения A/B-тестов.
✅ Понимание основ ML/AI (как бизнес-аналитик/заказчик).
✅ Структурное мышление, умение объяснять данные бизнесу.
Технический стек:
Языки: Python, SQL (включая PL/SQL, PL/pgSQL)
Базы данных: Greenplum, PostgreSQL
BigData: Kafka, Trino, Spark, Hadoop, Hive
ETL-системы: Apache Airflow
Будет плюсом:
➕ Опыт в SaaS, eCommerce, маркетплейсах.
➕ Знание Airflow, dbt или других инструментов ETL.
➕ Базовые навыки ML (интерпретация моделей, feature importance).
➕ Опыт работы с ClickHouse, BigQuery, Snowflake.
Писать: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Tableau
- A/B Testing
- Python
- NumPy
- Pandas
- SQL
- Looker
- dbt
- PostgreSQL
- BigQuery
- Snowflake
- Kafka
- Hadoop
- Spark
- ETL
- Apache Airflow
- Hive
- ClickHouse
- Trino
- SciPy
- Metabase
- Greenplum
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков работы с данными и понимания бизнес-метрик.
Расскажите о самом сложном A/B-тесте в вашей практике: какую гипотезу проверяли, какие метрики выбрали и как интерпретировали противоречивые результаты?
Оценка технической грамотности в области оптимизации запросов.
Как бы вы оптимизировали SQL-запрос к таблице в Greenplum объемом в несколько терабайт, если он выполняется слишком медленно?
Проверка опыта взаимодействия с Data Science командой.
Как вы оцениваете эффективность ML-модели в продакшене и какие бизнес-метрики используете для мониторинга её деградации?
Оценка навыков проектирования данных.
Опишите ваш подход к проектированию витрины данных для анализа воронки продаж: какие этапы ETL вы бы выделили и как обеспечили бы качество данных?
Проверка владения Python для анализа.
Какие библиотеки Python вы используете для статистического анализа и как автоматизируете поиск аномалий в больших массивах данных?
Похожие вакансии
Data аналитик (Senior)
Аналитик данных (финтех)
Разработчик хранилищ данных (Senior)
Data Analyst
SENIOR АНАЛИТИК (КХД / DWH)
Senior Data 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!