Аналитик данных (команда трейд-маркетинга)

Дата размещения вакансии: 28.09.2026
Работодатель: Ozon
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Пресненская набережная 10
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

В команду департамента операционного и торгового маркетинга маркетплейса Ozon мы ищем аналитика данных, который будет сопровождать команду трейд маркетологов в части сбора и анализа данных по рекламным кампаниям селлеров Ozon.

Наша команда создает дашборды, обрабатывает и выгружает данные широких категорий, которые помогают трейд-маркетологам качественно развивать бизнес и рекомендовать селлерам наиболее подходящие рекламные инструменты.

Вам предстоит:

  • Сбор и анализ информации для подготовки к маркетинговым активностям, оценки их результатов и для адресной аналитики по запросу контрагентов;
  • Проектирование дэшбордов в системах визуализаций;
  • Разработка регулярных отчетов-рассылок (через сервисы Outlook/Mattermost);
  • Обработка, автоматизация и анализ данных в Python;
  • Выявление направлений анализа, не покрытых существующими отчетами/инструментами;
  • Написание SQL-скриптов под Ad-hoc-запросы (Clickhouse, Vertica и др. по потребности);
  • Активное взаимодействие с внутренними заказчиками и командой, защита проведенных исследований.

Мы ожидаем:

  • Опыт работы аналитиком от 1 года;
  • Высшее образование (оконченное);
  • Сильные навыки написания сложных запросов в SQL (для работы с колоночными хранилищами Vertica, Clickhouse) и Python (pandas, numpy и др.), настройки Airflow, GitLab;
  • Опыт работы в сервисах визуализации (PowerBI, Tableau, Superset, Grafana и т.д.);
  • Сильные коммуникативные навыки: умение говорить на одном языке с бизнесом, технологами и данными;
  • Знание основных маркетинговых метрик или интерес и готовность быстро в них разобраться;
  • Умение приоритизировать поток задач, самостоятельно осуществлять поиск технической информации по внутренним документациям или в сети;
  • Умение самостоятельно анализировать большие объемы информации, строить выводы на основе собранных данных, искать бизнес-смысл за цифрами;

Будет плюсом:

  • HDFS;
  • Atlas DWH;
  • Опыт автоматизации презентаций;
  • Понимание e-commerce бизнеса;
  • Знание теории вероятностей и статистики, базовых алгоритмов.