Обязанности:
Что тебе предстоит делать: 1. Аналитика и моделирование данных- Формировать логические и концептуальные модели данных (предметная область, сущности, связи).- Прорабатывать витрины данных: от бизнес-вопроса → метрик → структуры данных.- Участвовать в развитии корпоративной дата-платформы (RND / ODS / DM).2. Эталоны и стандарты- Описывать и согласовывать эталонные метрики (бизнес-смысл, формулы, источники, ограничения).- Документировать методологии расчётов и правила использования метрик.- Поддерживать единый семантический слой данных.3. Качество данных (Data Quality)- Проводить профилирование данных (структура, полнота, уникальность, аномалии).- Формировать и поддерживать DQ-метрики: правила, пороги, интерпретация.- Участвовать в настройке мониторинга и алертов качества данных.- Готовить рекомендации владельцам данных по улучшению качества.4. Метаданные и DataCat- Описывать объекты данных, витрины, метрики в каталоге данных.- Поддерживать актуальность lineage и бизнес-глоссария.- Работать с метаданными как с продуктом, а не формальной документацией.5. Работа с заказчиками- Самостоятельно собирать и уточнять бизнес-требования.- Переводить бизнес-вопросы в аналитические задачи.- Представлять результаты анализа, аргументировать выводы и ограничения данных.6. Коммуникации и дата-журналистика- Подготавливать аналитические материалы, презентации, кейсы.- Участвовать во внутренних дата-митапах и Data Community. Мы ожидаем от тебя: 1. Данные и модели- Опыт построения логических / концептуальных моделей данных- Понимание жизненного цикла данных: источник → обработка → витрина → метрика.- Опыт работы с RND / ODS / витринами данных.2. Data Quality- Практический опыт профилирования данных.- Опыт разработки DQ-метрик (completeness, consistency, validity и т.д.).- Понимание, как качество данных влияет на бизнес-решения.3. Технический минимум- SQL — уверенно (аналитические запросы, агрегации, джойны).- BI-инструменты (DataLens / Power BI / аналоги).- Принципы работы с сервисами «Яндекс Метрика», «AppMetrica», «Google Analytics», «Measurement Protocol».- Понимание S2T-мэппингов и логики формирования витрин.- Опыт ведения документации (Confluence, Jira). Будет плюсом- Опыт работы с каталогами данных (OpenMetadata и т.п.).- Опыт участия в Data Governance / Data Management инициативах.- Python для анализа данных (не обязательно продакшен-код). И самое главное, что мы можем предложить тебе взамен: Интересные и сложные задачи, от решения которых зависит счастье миллионов пользователей; Дружную команду, где каждый может внести вклад в общий успех проекта; Возможность профессионального роста среди опытных специалистов и доступ к лучшим образовательным программам; Удобный и стильный офис рядом с метро Алексеевская, где комфортно и работать, и отдыхать; Гибридный график работы: 3 дня офис, 2 дня удаленно; Полноценный соцпакет: медстраховка с визитом врача домой, консультациями психолога и даже страховкой путешествий. Можно оформить дополнительную семейную страховку на выгодных условиях; Скидка на занятия спортом и английский язык; Поддержка в сложной жизненной ситуации и дополнительные выплаты по больничному листу; Мы обеспечим тебя современной техникой для комфортной работы. Более подробную информацию о компании и корпоративной культуре вы можете найти на нашем карьерном сайте career.atol.ruПохожие вакансии
От 220 000 до 250 000 руб.
Москва. Станции метро: Марьина роща, Алексеевская
Помощь интернет магазинам