Аналитик данных (веб-аналитика, DWH, BI)

Привет!
Мы - Парк развлечений «Сказка» – единственный в Москве парк развлечений под открытым небом, включающий в себя более 60 вариантов досуга для любого возраста и времени года.
Мы строим культуру решений на данных «с нуля» и ищем универсального специалиста, который соединит data engineering, маркетинговую/продуктовую аналитику и BI в единую работающую систему.
Это роль для того, кто хочет не просто поддерживать отчёты, а проектировать архитектуру данных, выстраивать сквозную аналитику и напрямую влиять на рост бизнеса.

Ключевые задачи:

Data & DWH

• Проектировать и поддерживать хранилище данных (DWH): организация слоёв (raw → staging → curated), построение и документирование витрин.
• Настраивать ETL/ELT-процессы: извлечение, очистка, трансформация и загрузка данных из рекламных кабинетов, CRM, веб-сервисов, внешних API.
• Обеспечивать качество данных: мониторинг аномалий, валидация, устранение расхождений, ведение глоссария метрик.

Маркетинговая и продуктовая аналитика

• Выстраивать сквозную аналитику от первого касания до повторной покупки.
• Анализировать веб-поведение: воронки, пути пользователей, точки оттока, эффективность посадочных страниц и e-commerce-сценариев.
• Работать с атрибуцией, UTM-разметкой, call/email-трекингом, рекламными платформами.
• Формировать гипотезы роста, оценивать результаты запусков, A/B-тестов и сезонных кампаний.
• Готовить аналитические заключения и рекомендации на языке бизнеса.

BI и визуализация

• Разрабатывать и внедрять интерактивные дашборды (Power BI, Yandex DataLens) для маркетинга, продукта и руководства.
• Автоматизировать рутинную отчётность, расчёт KPI, ROMI/ROAS, CAC, LTV и других целевых метрик.
• Оказывать сервисную поддержку пользователям: обучение, доработки, устранение инцидентов.

Почему это интересно:

• Ваша работа напрямую повлияет на стратегические и операционные решения компании.
• Возможность масштабировать экспертизу: от маркетинговых метрик к операционной и финансовой аналитике (P&L, маржинальность, план-факт) по мере подключения новых источников данных.
• Работа в тесном взаимодействии с маркетингом, продуктами, финансами и IT — вы получите широкий взгляд на бизнес как систему.

Требования:

• Опыт работы маркетинговым аналитиком / аналитиком данных / BI-инженером от 3 лет.
• Навыки A/B-тестирования, работы с продуктовыми метриками (retention, engagement, cohort-анализ).
• Опыт построения прогнозных моделей (выручка, расходы, LTV).
• SQL: уверенное владение (CTE, оконные функции, оптимизация запросов).
• Python: практический опыт для работы с данными (pandas, numpy, requests, автоматизация скриптов).
• DWH & ETL: понимание архитектуры хранения, опыт построения слоёв данных, работы с витринами, принципов качества данных.
• Веб- и маркетинговая аналитика: глубокое знание Яндекс.Метрики, GA4, GTM, настройка событий/целей, атрибуции, работы с рекламными кабинетами и CRM (Битрикс24).
• BI & DAX: опыт создания production-дашбордов в Power BI, понимание контекстных фильтров, моделирования данных, оптимизации производительности.
• Умение переводить бизнес-задачи в технические требования и объяснять данные не-техническим стейкхолдерам.
• Системное мышление, внимательность к деталям, ориентация на измеримый результат.

Будет плюсом:

• Опыт интеграции и анализа данных из 1С, iiko, ОФД, пропускных систем.
• Понимание финансовых метрик: P&L, маржинальность, бюджетирование, план-факт.
• Опыт работы с dbt, Airflow, PostgreSQL/MSSQL, Apache Superset / Looker Studio.
• Опыт ведения технической документации: глоссарии метрик, описание логики трансформации данных, регламенты обновления витрин.

Что предлагаем:

• Работа в одном из крупнейших парков аттракционов, где каждый проект — часть большого опыта для миллионов посетителей;
• Конкурентный уровень заработной платы;
• Оформление по ТК РФ;
• График работы 5/2 с 10:00 - 19:00;
• Корпоративные скидки, возможность пользоваться услугами парка;
• Место работы: Парк Сказка, ул. Крылатская, 18.

Если вы видите данные не как набор цифр, а как основу для решений — присылайте резюме!
Какую одну метрику вы считаете критичной для оценки эффективности digital-маркетинга в парке развлечений и почему? Напишите свой ответ в сопроводительном письме.