Data Analyst Senior
Описание
Ищем Senior Data Analyst, который умеет не просто строить отчёты, а превращать данные в понятные бизнесу выводы: развивает продуктовую и операционную аналитику, проектирует витрины и пайплайны, а затем помогает команде принимать решения на основе данных. Что будет в работе Развивать продуктовую и операционную отчётность: от метрик и KPI до дашбордов и регулярных срезов для бизнеса. Проектировать и поддерживать аналитические витрины и data-поддержку для продуктовых команд и AoS. Строить и оптимизировать ETL/ELT-пайплайны: инкрементальные загрузки, идемпотентность, обработка ошибок, контроль зависимостей. Работать с DWH: проектировать витрины, SCD-модели, настраивать скорость обновления и BI self-service. Настраивать и поддерживать мониторинг и алертинг пайплайнов в Airflow: DAGs, sensors, retries, контроль SLA по данным. Проводить аналитику и A/B-тесты: дизайн экспериментов, power analysis, MDE, bootstrap, множественное тестирование, интерпретация результатов. Контролировать data quality: полноту, актуальность, непротиворечивость данных, свежесть витрин, диагностику источников. Переводить бизнес-вопросы в аналитические задачи и обратно: формулировать гипотезы, проводить анализ, аргументировать выводы. Менторить менее опытных аналитиков, помогать с ростом команды и улучшением аналитических практик. Что важно Отличный SQL: оптимизация запросов, оконные функции, партиции, понимание работы движка на уровне, достаточном для тюнинга. Опыт работы с ClickHouse, Vertica, Redshift или аналогичными DWH. Уверенный Python для аналитики: Pandas, SciPy, Statsmodels или аналогичные библиотеки. Практический опыт A/B-тестов: дизайн экспериментов, power analysis, MDE, работа с множественным тестированием, bootstrap. Опыт проектирования и поддержки ETL/ELT-пайплайнов: инкрементальные загрузки, идемпотентность, обработка ошибок, контроль зависимостей. Уверенное владение Airflow: DAGs, sensors, retries, мониторинг, алертинг и понимание того, как «держать» пайплайны в production. Опыт работы с DWH-витринами: SCD, скорость обновления, понимание, как строить удобные витрины для BI self-service. Понимание data quality: как измерять и контролировать полноту, актуальность, непротиворечивость, freshness/SLA. Умение работать автономно, брать задачу целиком и доводить до результата. Умение переводить бизнес-вопрос в анализ и обратно, а также аргументировать выводы перед бизнесом и командой. Будет плюсом Опыт работы с MongoDB, Cassandra, Elasticsearch или другими специализированными хранилищами. Практический опыт с dbt. Публичные выступления, статьи, доклады или заметки по аналитике и данным. Английский язык для работы с зарубежной документацией, командами и стейкхолдерами. Английский Для проектов без английского язык не требуется. Для европейских и американских проектов нужен английский от B2+. Процесс Короткое общение с рекрутером. Техническое интервью / TechCertify-скрининг. Передача на подходящие проекты клиентам.