Обязанности:
Чем предстоит заниматься: Изучением и анализом «сырых» данных из различных источников для построения регулярной отчетности. Разработкой, поддержкой работоспособности и доработкой отчетности по требованию заказчиков (внутренних бизнес-команд). Визуализацией данных: создание дашбордов и наглядных отчетов. Формированием пользовательской и технической документации на разрабатываемые аналитические продукты. Написанием SQL-запросов для извлечения, преобразования и подготовки данных из разнородных источников. Разработкой и внедрением аналитических моделей (прогнозные, сегментационные, факторные и т.д.). Оптимизацией производительности SQL-запросов и работой с планами выполнения.Пожелания к твоему опыту и знаниям: Глубокое понимание цикла анализа данных: от выгрузки до интерпретации результатов. Умение формулировать требования и проводить интервью с заинтересованными сторонами (бизнес-пользователями) для выявления потребностей и подготовки ТЗ / бэклога задач. Понимание специфики ритейла (товарооборот, остатки, ценообразование, сезонность, лояльность) — будет вашим преимуществом.Технические навыки (инструменты и технологии) Работа с большими данными: (опыт обработки >1 млн записей, распределенные системы). SQL: уверенное владение DDL, DML, умение читать и анализировать планы запросов (EXPLAIN), оптимизация. Python: импорт данных из разных источников (CSV, Excel, API, БД), очистка, обработка (pandas, numpy), проверка гипотез (scipy, statsmodels), визуализация (matplotlib, seaborn, plotly), экспорт результатов. BI-инструменты (Tableau, Power BI, Superset, Looker или аналоги) — преимущество.Личные качества (мы ожидаем) Автономность — умение самостоятельно вести задачу от анализа требований до сдачи результата. Критическое мышление — способность подвергать сомнению входящие данные и требования, предлагать альтернативы.Похожие вакансии