з/п не указана
Москва
От 3 до 6 лет
Чем предстоит заниматься:
- Уточнять бизнес‑потребности и преобразовывать их в аналитические исследования на данных.
- Стандартизировать датасеты/метрики и артефакты BI.
- Собирать отчётность в Superset на базе готовых источников (Postgres/ClickHouse).
- Проектировать отчётную логику и участвовать с Data Engineer в дизайне витрин/схем.
- Обеспечивать понятный и воспроизводимый вход аналитики в планирование/разработку.
Зоны ответственности:
- Исследования на данных в рамках read‑only prod источников (Postgres/ClickHouse).
- Прикладной SQL: агрегаты, оконные функции, CTE, очистка и нормализация данных.
- Моделирование отчётной логики поверх существующих витрин/схем совместно с DE.
- Сборка датасетов и дашбордов в Superset, настройка фильтров и срезов.
- Ведение глоссария метрик/понятий и актуальной документации в Confluence/Jira.
- Базовый контроль качества данных артефактов (reconciliation, sanity‑checks).
- Прикладной python: jupyter-блокноты, чистка и сведение данных.
Требования:
- 4–6+ лет в аналитике данных/продуктовой аналитике с ощутимым фокусом на данных.
- Практика end‑to‑end исследований: от постановки вопросов → до рекомендаций и защиты результата.
- SQL (практический уровень): сложные JOIN, окна, CTE; акцент на корректности логики и качестве данных.
- ClickHouse (потребительский уровень): чтение из MergeTree, понимание FINAL/agg‑states на уровне использования, чтение MV.
- Postgres: уверенная работа на чтение и агрегации для аналитики.
- Superset: сборка датасетов/дашбордов, фильтры/контролы, вычисляемые поля, аннотации.
- Python (pandas) для ad‑hoc очистки/сверок/исследовательских тетрадей — крайне желательно.
- Прикладное моделирование данных: декомпозиция метрик.
- Структурность мышления, умение формулировать гипотезы и проверять их на данных.
- Опыт коммуникации со стейкхолдерами, прозрачная фиксация допущений и ограничений
- Английский — B1+/B2 для документации и переписки будет плюсом.
Инструменты:
- SQL‑клиенты, Superset, Jupyter/ноутбуки, Confluence/Jira.
- Git для версионирования SQL/ноутбуков; Postman/Swagger — для чтения API‑контрактов (опционально).
- BI (проверка метрик, валидация данных).
Будет плюсом:
- Опыт в крипто/финтех/гэмблинг доменах.
- Опыт работы с объёмами 10^8+ строк и cost‑aware подход в ClickHouse.
- Опыт работы с проектами, в которых фигурировало ML, приветствуется.
- Опыт работы с сущностями, для которых свойственно SCD.
- Опыт согласования контрактов данных.
Условия работы
- Гибкий график работы.
- Полностью удаленный формат работы.
- Оплачиваемый отпуск продолжительностью 28 календарных дней в год.
- Sick days в течение года по согласованию с руководителем.
- Участие в разработке продукта, которым на ежедневной основе пользуются тысячи людей.
- У нас гибкие процессы и мы открыты ко всему новому и полезному.
- Развитие сотрудника в профессиональном и карьерном плане.
