- Страна
- Россия
- Зарплата
- от 350 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Data Analyst
Оценка ИИОтличное предложение от известного бренда с высокой зарплатой и возможностью работать с современным стеком (AI, ClickHouse). Удаленный формат и масштаб проекта делают вакансию крайне привлекательной.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к глубоким техническим знаниям на стыке аналитики и разработки, а также необходимостью владения современными AI-инструментами (LLM, AI-агенты).
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от 350 000 ₽ соответствует верхней границе рыночного диапазона для Senior Data Analyst в России, особенно учитывая требования к AI-компетенциям.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Пикабу уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Пикабу и развивайте аналитическую платформу для многомиллионной аудитории!
Описание вакансии
*🗺 Senior Data Analyst*
от 350 000 ₽
Удалёнка Пикабу — информационно-развлекательное сообщество, которое читает более 30 млн человек в месяц.
Требования:
– Глубокая экспертиза в аналитической инфраструктуре: ETL-процессы, архитектура хранения данных, ClickHouse (сложные запросы, оптимизация), MySQL, Airflow, Redash, Яндекс.Метрика
— Понимание технической стороны аналитики на уровне разработчика: как события доставляются, где теряются, какие проблемы возникают при хранении — и умение предвидеть их до запуска
— Полный ownership за своё направление: сопровождает данные на всём жизненном цикле — от проектирования события до мониторинга его корректности на проде
— Экспертный уровень математической статистики: A/B тестирование, работа с выборками, множественное тестирование, PSM
— Опыт построения или существенного развития платформы экспериментирования
— Уверенный Python: написание скриптов для автоматизации
— Реальный опыт внедрения ИИ в аналитические процессы: внедрение LLM-процессов, построение AI-агентов для работы с данными, автоматизация генерации инсайтов, использование AI для анализа экспериментов
— Умение оценивать качество AI-решений: где модель ошибается и когда результат нельзя использовать без проверки
*➡️*Откликнуться
*📍 Навигация:[База знаний](https://t.me/pyproglib) • [Задачи](https://t.me/py_problems_lib) •* Собеседования
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- ETL
- ClickHouse
- MySQL
- Airflow
- Redash
- Yandex.Metrica
- A/B Testing
- Statistics
- PSM
- Python
- LLM
- AI Agents
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка глубоких знаний ClickHouse и умения работать с большими данными.
Расскажите о вашем опыте оптимизации сложных запросов в ClickHouse. Какие движки таблиц вы использовали для высоконагруженных систем?
Оценка навыков в области экспериментирования, что критично для Senior-позиции.
Как вы подходите к проблеме множественного тестирования при анализе результатов A/B тестов? Какие методы коррекции используете?
Проверка актуальных навыков работы с искусственным интеллектом.
Опишите реальный кейс внедрения AI-агента или LLM в ваши аналитические процессы. С какими трудностями столкнулись при оценке качества ответов модели?
Оценка ответственности и понимания жизненного цикла данных.
Как вы организуете мониторинг качества данных (Data Quality) на всем пути от события в приложении до финального дашборда?
Проверка владения методами причинно-следственного вывода.
В каких ситуациях вы бы предпочли использовать Propensity Score Matching (PSM) вместо классического A/B теста?
Похожие вакансии
DWH аналитик (Senior)
Senior Data Analyst
Data инженер
Data Аналитик (Senior)
Аналитик данных (DWH) / Аналитик БКИ
Аналитик по данным (Senior)
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!