Аналитик данных \ Data Analyst

Дата размещения вакансии: 03.08.2026
Работодатель: Марс
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Ленинградский проспект 72к1
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Вы будете:

  • Разрабатывать и сопровождать аналитические решения в Power BI для различных бизнес-функций компании.
  • Работать с различными источниками данных (PostgreSQL, Trino, SharePoint и др.), анализировать качество данных и участвовать в подготовке данных для аналитики.
  • Оптимизировать существующие отчеты, модели и DAX для повышения производительности.
  • Подготавливать документацию для продуктов, взаимодействовать со смежными командами.
  • Взаимодействовать с бизнес-заказчиками: уточнять требования, предлагать оптимальные аналитические решения, сопровождать внедрение.
  • Развивать Self-Service BI в компании: участвовать в создании стандартов разработки; развивать каталог данных; участвовать в сертификации и валидации отчетов; консультировать пользователей по работе с Power BI; поддерживать курсы по Power BI / SQL.

Мы ожидаем:

  • Высшее образование.
  • Power BI: Desktop, Service, DAX, Power Query (сложные модели данных, оптимизация производительности, инкрементальное обновление, настройка RLS, Deployment Pipelines, параметризация, публикация и сопровождение решений в Service).
  • SQL: написание, понимание и оптимизация сложных запросов (CTE, оконные функции, парсинг JSON, работа с большими объемами данных).
  • Понимание полного цикла разработки: от сбора требований и проектирования до внедрения, сопровождения и развития аналитического решения.
  • Поиск узких мест и оптимизация отчетов, моделей и запросов (DAX Studio, Performance Analyzer, Query Folding, снижение объема модели).
  • Опыт работы с реляционными БД, понимание принципов ETL/ELT и подготовки данных для аналитики.
  • Самостоятельная работа с бизнес-заказчиками, декомпозиция требований, способность предложить архитектурное решение вместо буквальной реализации запроса.

Будет плюсом:

  • Trino, Power Automate, Power Apps, Data Catalog, понимание принципов Data Governance, опыт развития Self-Service BI, опыт обучения пользователей или проведения внутренних воркшопов.