Senior Data Analyst (Pharma)
Оценка ИИИнтересная роль для опытных аналитиков с узкой специализацией в Pharma. Вакансия предлагает работу с большими данными и сложным стеком, однако отсутствие указанной вилки зарплаты и жесткие требования к локации в РФ могут снижать привлекательность для части кандидатов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена обязательным требованием опыта именно в Pharma-индустрии и необходимостью писать сложные SQL-запросы вручную без использования AI-помощников. Также требуется глубокая экспертиза в работе с большими данными и транзакционной аналитикой.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior Data Analyst в Москве с опытом 5+ лет рыночный диапазон составляет 250 000 – 380 000 рублей после вычета налогов. Учитывая специфику Pharma, ожидания кандидата могут находиться в верхней границе этого диапазона.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Ищем Senior Data Analyst в сегменте Pharma
Что важно:
- Уверенный опыт работы с данными на позиции аналитика от 4-5 лет
- Опыт работы в Pharma - must
- Опыт работы с большими данными
- Продвинутый уровень SQL и Excel, ClickHouse (или другие колоночные БД). Важно уметь формировать SQL запросы без помощи нейронок
- Опыт построения отчётности на базе справочников и аналитических агрегатов
- Опыт постановки ТЗ для формирования отчётов
- Умение находить оптимальные способы решения задачи (оптимально по скорости, затраченным ресурсам и работе с БД)
- Высшее образование
- Гражданство и физическое местонахождение на территории РФ
Чем предстоит заниматься:
- Работать с большим объемом данных
- Разрабатывать логику аналитических выборок и отчётов
- Работать с данными продаж, чеков, заказов, формировать агрегаты из транзакций, обогащать сырые данные
- Писать сложные SQL запросы
- Переводить бизнес-запросы в понятные технические задания для разработки отчётов, витрин
- Работать с расхождениями в данных, находить и анализировать ошибки
- Настраивать фильтры и метрики для BI
Просьба указывать ваши финансовые ожидания при отклике.
Откликнуться можно сюда:
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Excel
- ClickHouse
- Big Data
- BI
- Data Analysis
- Data Modeling
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка обязательного отраслевого опыта и понимания специфики данных.
Расскажите о наиболее сложных кейсах работы с данными продаж и чеков в Pharma: с какими специфическими проблемами очистки или обогащения данных вы сталкивались?
Оценка навыков оптимизации запросов к колоночным БД.
Какие приемы вы используете для оптимизации тяжелых SQL-запросов в ClickHouse при работе с миллиардами строк транзакций?
Проверка умения работать с качеством данных.
Опишите ваш алгоритм действий при обнаружении расхождений в BI-отчетах и витринах данных. Как вы локализуете ошибку?
Оценка навыка перевода бизнес-требований в технические.
Приведите пример, когда вам удалось перевести размытый запрос от бизнеса в четкое ТЗ для разработки витрины данных. Какие метрики были ключевыми?
Проверка фундаментальных знаний SQL без сторонней помощи.
В чем разница между оконными функциями и группировкой при расчете накопительного итога по продажам, и какой метод будет производительнее в ClickHouse?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
