Аналитик данных

Сейчас мы усиливаем аналитическую экспертизу в стриме и ищем сильного Data Analyst, который поможет продуктовой команде принимать точные, дата-ориентированные и обоснованные решения на стыке аналитики и машинного обучения. У нас аналитика — это не просто «сервис», а фундаментальная часть инженерной культуры.

Обязанности:

• Развивать стрим AI & BigData: Участвовать в анализе источников данных, сопровождении и развитии ETL/ELT-пайплайнов, обеспечивающих бесперебойную поставку отчетов и витрин данных.
• Проектировать витрины данных: Проектировать структуры витрин и готовить Data Contracts (в качестве ТЗ для дата-инженеров), вести и развивать модели данных на слоях Gold/Silver.
• Лидировать Data Governance (DG): Поддерживать бизнес-глоссарий, описывать таблицы и поля в Data Catalog, согласовывать определения бизнес-метрик с продуктовой кмандой.
• Визуализировать и находить инсайты: Создавать и поддерживать интерактивную отчетность в Apache Superset (настройка визуализаций, фильтров), выявлять скрытые инсайты и формировать понятные рекомендации для бизнеса.
• Работать с ML/AI: Выступать в роли бизнес-заказчика и аналитика при разработке и оценке ML-моделей. Плотно работать в связке с Data Scientists, Product Managers и Data Engineers.

Требования:

• Релевантный опыт: От 5 лет коммерческого опыта в роли системного, продуктового или дата-аналитика в крупных проектах.
• Экспертный SQL: Уверенное владение синтаксисом, опыт оптимизации запросов и работы с большими таблицами.
• Инфраструктурный кругозор: Опыт работы с современными хранилищами и инструментами федеративных запросов (Trino, ClickHouse, Lakehouse).
• Инженерный подход к данным: Опыт проектирования витрин данных для инженеров, подготовки дата-контрактов, ведения каталогов данных и понимание принципов управления качеством данных (Data Quality).
• Бизнес-мышление: Умение переводить сухие цифры в понятные бизнес-выводы, структурное мышление, самостоятельность и живой интерес к технологиям ML/AI.

Условия:

• Реальное влияние: Возможность напрямую влиять на ключевые решения в персонализированном маркетинге продукта с миллионной аудиторией.
• Богатая экосистема данных: Задачи высокой сложности на современных технологиях без жестких ограничений в инструментах.
• Сильная культура: Работа в зрелой команде, где данные уважают и умеют с ними работать.