- Страна
- Россия
Стажер Аналитик данных (Data Analyst)
Оценка ИИОтличный старт для карьеры в крупной экосистеме с сильной технической экспертизой. Работа в МТС дает доступ к уникальным массивам данных и современному стеку технологий.
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 ИИДля стажерской позиции требования стандартные, однако наличие PySpark и Geospatial Analysis в стеке может потребовать дополнительной подготовки. Основной упор будет сделан на знание SQL и логическое мышление.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплаты стажеров в крупных российских IT-компаниях обычно фиксированы и находятся в диапазоне от 40 до 60 тысяч рублей при полной занятости. Данная позиция соответствует рыночным ожиданиям для уровня Intern в Москве.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Стажер Аналитик данных (Data Analyst)
Грейд: Intern
Стек: SQL, PySpark, Data Analysis, Geospatial Analysis
российская компания, предоставляющая телекоммуникационные услуги, цифровые и медийные сервисы в России, Армении и Белоруссии под торговой маркой «МТС».
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- PySpark
- Data Analysis
- Geospatial Analysis
- Python
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых навыков манипуляции данными, необходимых для любого аналитика.
Напишите SQL-запрос, который находит топ-5 регионов по количеству активных абонентов за последний месяц.
Важно понимать, как кандидат работает с большими данными, так как это специфика телекома.
В чем разница между Pandas и PySpark, и в каких случаях предпочтительнее использовать последний?
Вакансия предполагает работу с геоданными.
Какие библиотеки Python вы бы использовали для визуализации плотности абонентов на карте города?
Проверка понимания бизнес-метрик в телеком-отрасли.
Как бы вы рассчитали LTV (Lifetime Value) для пользователя мобильного приложения МТС?
Оценка аналитического подхода к решению проблем.
Представьте, что в определенном районе резко упало потребление трафика. Какие данные вы запросите, чтобы найти причину?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
