Senior Data Analyst

Задачи:

• Участие в обсуждении бизнес-задач с продуктовой командой: уточнение целей, определение метрик успеха и согласование ожиданий от результатов анализа.

• Сбор и подготовка данных: извлечение информации из различных источников и приведение данных к единому формату.

• Глубокий анализ данных и поиск зависимостей: исследование массивов данных, выявление скрытых корреляций, причинно-следственных связей и критических паттернов, необходимых для решения бизнес-задач.

• Проверка гипотез через A/B-тестирование: проектирование экспериментов, анализ их результатов, оценка статистической значимости, выявление закономерностей и аномалий.

• Визуализация и презентация результатов: трансформация данных в наглядные графики, дашборды и инфографику для эффективной коммуникации выводов.

Требования:

• Уверенное владение Python и SQL для работы с базами данных; опыт использования библиотек для анализа данных.

• Работа с данными и пайплайнами: умение выстраивать и обслуживать дата-пайплайны (полный цикл — от источника до витрины), опыт обработки больших объемов данных и понимание принципов работы с облачными платформами.

• Аналитическое мышление: способность из огромных, неструктурированных массивов данных вычленять именно те показатели и зависимости, которые критически важны для бизнеса, отделяя значимые сигналы от шума.

• Математика и статистика: глубокое понимание теории вероятностей, статистических распределений, методов проверки гипотез и основ линейной алгебры.

• Работа с данными: опыт обработки больших объемов данных и понимание принципов работы с облачными платформами.

• Коммуникативные навыки: умение объяснять сложные концепции простым языком, эффективно взаимодействовать с бизнес-аналитиками, разработчиками и смежными специалистами.