Аналитик данных (senior)

Обязанности:

• Выполнение расчётных задач, обработка данных средствами Python и SQL с использованием распределённых хранилищ данных.
• Организация и управление процессами: продуктовые исследования, код-ревью, документация
• Планирование и приоритизация бэклога: совместно с product-менеджером формировать дорожную карту продуктовых исследований и изменений на 6–12 месяцев
• AdHoc-исследования, изучение внутренних источников данных, извлечение инсайтов и проверка гипотез на данных.
• Участие в создании моделей и методик оптимизации продуктов и бизнес-процессов
• Участие в построении и поддержке аналитических инструментов, регулярных процессов сбора и обработки данных
• Адаптация методики оценки внедрений, оценка ожидаемого и фактического эффекта на метрики.
• Работа в тесном сотрудничестве с бизнес-заказчиком, дата-специалистами, разработчиками, менеджерами и аналитиками смежных команд

Требования:

• Уверенное знание Python, продвинутое знание SQL.
• Навыки применения теории вероятности и математической статистики.
• Опыт поиска, визуализации и интерпретации полезных сигналов и аномалий в данных.
• Способность структурировать знания, формулировать и проверять гипотезы, выбирать подходящие метрики и способы измерений.
• Аналитический склад ума, привычка видеть физический смысл за цифрами и данными.
• Самостоятельность, проактивность, готовность к нечётким, некорректным, изменчивым задачам.
• Умение ясно и чётко выражать мысли устно, письменно и графически, понимать язык бизнеса и разработки.
• Способность к командной работе, нацеленность на результат.
• Умение выявлять бизнес-потребности и собирать/уточнять требования по задачам и продуктам.

Будет плюсом:

• Опыт работы с большими объёмами данных;
• Знакомство с PostgreSQL, Greenplum, Clickhouse, NoSQL, Airflow, NiFi, Trino, ETL-инструментами, ElasticSearch;
• Представление современного ландшафта технологий BigData и средств разработки;
• Опыт совместной работы над общим кодом в кросс-функциональной команде;
• Знания в области MachineLearning, опыт построения и валидации прогнозных моделей и моделей классификации

Условия:

• Работа в компании с развитой инженерной культурой;

• Гибкая система премирования;

• Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи;

• Возможности профессионального роста, программы развития для сотрудников;

• Корпоративное обучение и доступ к базе знаний;

• Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия;

• Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое;

• Формат работы - гибрид\удаленно;

• Современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ.

С каждым годом на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий.