Аналитик маркетинговых данных (Power BI)

Дата размещения вакансии: 16.12.2025
Работодатель: DSSL
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Бакунинская улица 71
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

Компания DSSL — ведущий разработчик программного обеспечения, а также производитель и партнер мировых поставщиков систем видеонаблюдения.

В настоящий момент мы ищем аналитика в департамент маркетинга, который поможет привести в порядок данные и аналитические процессы.

Основные задачи:

  • Описание структуры данных в разных системах и построение логики отчётности.
  • Разработка и поддержка дашбордов в Power BI с учетом требований внутренних заказчиков из маркетинга.
  • Анализ и устранение несоответствий в отчетах Power BI (выявление ошибок, синхронизация данных между системами).
  • Настройка ETL в AirFlow (или постановка задач специалистам) для сбора данных единую базу.
  • Формирование регулярных отчетов с рекомендациями для оценки маркетинга, продаж, клиентских метрик, построение финансовых моделей для предиктивной аналитики - формирования гипотез и прогнозов.
  • Взаимодействие с командой ИТ и CRM для обеспечения качества данных.

Что для нас важно

  • Опыт работы в B2B компании с большим количеством SKU (от 10тыс.), крупными клиентами и долгим циклом сделки.
  • Умение планировать исследования, собирать требования, оформлять документацию и задачи, планировать свою работу на 1-3 месяца и более.
  • Понимание метрик эффективности маркетинга и продаж (конверсии в рекламе, на сайте и CRM, LTV, ДРР, САС, retention и т.д.)
  • Умение формулировать и проверять гипотезы, проводить исследования рынка и пользовательского поведения.
  • Способность превращать большие объёмы данных в простые, понятные выводы и actionable insights.
  • Работа с Excel и Power BI (создание дашбордов, работа с DAX, Power Query оптимизация данных).
  • Знание SQL.
  • Опыт работы с 1С (желательно 1С УТ), Битрикс24.
  • Понимание процессов маркетинговых операций и продаж, включая воронку продаж, оценку лидов (lead scoring).
  • Знание основ предиктивной аналитики и методов построения гипотез (например, прогнозирование спроса, сегментация клиентов).
  • Аналитическое мышление, внимание к деталям, умение работать с большими объемами данных.
  • Стремление постоянно развивать свои знания, прокачивать методологию и делиться ею с командой.
  • Понимание API источников данных и опыт взаимодействия с системным аналитиком и дата-инженером.

Будет плюсом

  • Будет плюсом - Python, навыки работы с инструментами автоматизации и интеграции данных (например, n8n, make)

Стек: Power BI, 1С УТ, 1С Drive (для международных подразделений), DWH (на PostgreSQL), Roistat, Яндекс.Метрика, Google Analytics, Mindbox.