- Страна
- Беларусь
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Продуктовый аналитик данных
Оценка ИИВакансия привлекательна четким стеком технологий и локацией в Минске. Требуется опытный специалист, что подразумевает интересные задачи и профессиональный рост в продуктовой аналитике.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокий порог входа обусловлен требованием к опыту от 4 лет и глубоким знанием SQL (PostgreSQL, ClickHouse). Дополнительным преимуществом будет владение Python для A/B-тестов и инструментами оркестрации данных.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для специалиста уровня Senior в Минске рыночный диапазон составляет от 3000 до 4500 USD. Предложение будет конкурентоспособным, если попадет в эти рамки.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Откликайтесь прямо сейчас, чтобы стать ключевым звеном в развитии продукта и работать с современным стеком данных в Минске!
Описание вакансии
Продуктовый аналитик данных
Местоположение: Минск, Беларусь
Формат работы: Офис
Опубликована: 25.04.2026
Требования:
• Опыт от 4 лет
• Уверенная работа с PostgreSQL/MySQL/ClickHouse
• Владение BI-инструментами
• Понимание data modeling
• Навыки A/B-тестов на Python (плюс)
• Опыт с dbt/Airflow (плюс)
• Опыт event analytics (плюс)
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- PostgreSQL
- MySQL
- ClickHouse
- BI Tools
- Data Modeling
- Python
- A/B Testing
- dbt
- Airflow
- Event Analytics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубины знаний SQL и понимания специфики разных СУБД.
В чем основные различия между PostgreSQL и ClickHouse при обработке больших объемов данных для аналитики?
Оценка практического опыта в проверке гипотез.
Расскажите о самом сложном A/B-тесте в вашей практике: как вы рассчитывали размер выборки и интерпретировали результаты?
Проверка навыков проектирования архитектуры данных.
Какие подходы к моделированию данных (например, Data Vault или Kimball) вы использовали и почему?
Оценка владения инструментами автоматизации.
Как вы организуете процесс трансформации данных с помощью dbt и Airflow? Опишите типичный DAG.
Проверка продуктового мышления.
Какие метрики событийной аналитики вы считаете ключевыми для оценки удержания пользователей (retention) в продукте?
Похожие вакансии
Senior BI-Engineer
Разработчик BI Insight (Senior)
Senior Data Analyst (банк)
Аналитик данных (Middle+)
Data аналитик (Middle)
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!
- Страна
- Беларусь