- Страна
- Россия
Руководитель отдела аналитики и данных (Head of Analytics & Data)
Оценка ИИЭто топовая позиция в ведущей технологической компании с огромным влиянием на бизнес. Вакансия предлагает отличный соцпакет, работу с передовым стеком технологий и возможность реализовать масштабную стратегию развития данных.
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
Оценка ИИРоль уровня Head в Яндексе подразумевает высочайшую планку требований: необходим опыт трансформации крупных департаментов, глубокое понимание архитектуры DWH и умение работать с топ-менеджментом. Процесс отбора в такие компании обычно включает многоэтапные интервью и проверку стратегического мышления.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Head of Analytics в крупном российском бигтехе (уровня Яндекс, Озон, Сбер) рыночные зарплаты начинаются от 500-600 тысяч рублей net плюс значительные годовые бонусы и опционные программы (LTI). Указанный диапазон отражает текущие реалии для руководителей такого масштаба в Москве.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
*👥 Руководитель отдела аналитики и данных (Head of Analytics & Data)*
Мы ищем руководителя, который умеет создавать не только команду, но и систему управления на основе данных: от дерева метрик и BI-стандартов до Data Quality, self-service-аналитики и обеспечения надёжности данных. Вы поможете компании перейти к data-driven-подходу и сделать аналитику стратегическим партнёром бизнеса.
Какие задачи вас ждут:
• Стратегия развития аналитики и данныхПостроить целевую operating model data-функции: разработать процессы, определить роли и стандарты, выстроить систему приоритизации. Создать единую систему метрик для бизнеса: дерево метрик, scorecard, а также связать низкоуровневые метрики с KR и бизнес-результатами. Внедрить BI-стандарты: установить единые правила для дашбордов, создать каталог, ввести сертификацию, наладить навигацию и ролевую модель доступов. Запустить системный подход к Data Quality.
• Оптимизация работы команды и использование ресурсов DWH (data platform)Управлять операционной эффективностью команды и обеспечивать прозрачность использования ресурсов DWH (data platform).
• Формирование команды аналитики и данныхСоздать сильную команду аналитиков и специалистов по работе с данными, а также выступать ключевым партнёром для бизнеса и топ-менеджмента.
Мы ждём, что вы:• Руководили крупной командой аналитики, BI или специалистов по данным
• Строили или трансформировали data/analytics-функцию в сложном продуктово-операционном бизнесе
• Внедряли data-driven-подход, системы метрик, управленческую аналитику и BI governance
• Выстраивали процессы повышения качества данных, надёжности и доверия к данным
• Имеете опыт в операционном бизнесе, где важны масштаб, скорость и прозрачность процессов
Будет плюсом, если вы:• Работали в крупных технологических или еком-компаниях, маркетплейсах
• Развивали self-service, A/B-тестирование, data contracts, data observability
Что мы предлагаем:Яндекс — это комьюнити. Тут есть и спортивные клубы, и книжный клуб, и киберспортивное сообщество. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩* Откликнуться на нашем сайте
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- BI Governance
- Data Quality
- DWH
- Data Strategy
- Self-service Analytics
- A/B Testing
- Data Contracts
- Data Observability
- Metrics Tree
- Scorecard
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка умения связывать технические показатели с бизнес-целями.
Расскажите о вашем опыте построения дерева метрик: как вы связывали операционные показатели с верхнеуровневыми бизнес-целями (KR)?
Оценка навыков управления качеством данных в больших масштабах.
Какие конкретные шаги вы предпринимали для внедрения системного подхода к Data Quality и повышения доверия бизнеса к отчетам?
Проверка опыта масштабирования аналитической функции.
Как вы подходите к внедрению self-service аналитики, чтобы снизить нагрузку на команду, не теряя в качестве данных?
Оценка управленческих компетенций в области инфраструктуры.
Как вы обеспечивали прозрачность использования ресурсов DWH и оптимизировали затраты на хранение и обработку данных?
Проверка лидерских качеств и умения формировать культуру.
Опишите ваш опыт трансформации аналитической культуры в компании: с какими основными препятствиями вы столкнулись и как их преодолели?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
