Senior Data Аналитик

#Dataаналитик #вакансиидатааналитик #аналитиквакансии

❇️ Data аналитик ❇️ | Компания Top Selection

🔥 Мы в поиске Дата аналитика на проектную занятость

Грейд: Senior
Ставка: от 336К-365К
Гражданство/Локация: РФ
Загрузка: фуллтайм
Срок: долгосрочный
Оформление: только ИП 📌

🔍 Обязательные требования
- Уверенное знание Python и его библиотек для анализа данных;
- Продвинутое знание SQL, опыт написания сложных запросов и оптимизации их производительности;
- Аналитический склад ума, самостоятельность и проактивность;
- Умение декомпозировать сложную бизнес-проблему на измеримые задачи;
- Опыт работы с корпоративными DWH (Greenplum, Clickhouse и др.);
- Опыт работы с инструментами автоматизации (н-р, Airflow);
- Опыт работы с BI-системами (Tableau, Power BI);
- Опыт работы в отделе маркетинга и понимание метрик performance-маркетинга (CPA, CPO, ROMI/ROAS, LTV, CAC).

📝 Задачи на проекте
- Анализ бизнес-требований и постановка четких технических заданий инженерам данных на разработку и поддержку ETL-пайплайнов;
- Валидация данных и приемка работы у инженеров данных, контроль качества;
- Анализ отчетности: поиск аномалий, исследование причин отклонений, формирование и проверка гипотез;
- Проведение AdHoc-исследований по запросам команды маркетинга для поддержки принятия операционных и стратегических решений;
- Проектирование и аналитическое сопровождение A/B-тестов для оценки эффективности маркетинговых инициатив;
- Участие в проектах по развитию маркетинговой аналитики, например, анализ и выбор оптимальных окон атрибуции для разных каналов.

🖇️Описание проекта и команды
Заказчик - международный ритейлер строительных материалов и товаров для дома.

Проект «Создание системы надежных маркетинговых данных».
Цель - сделать так, чтобы у команды маркетинга всегда под рукой были точные и свежие цифры для принятия решений по оптимизации маркетинговых инвестиций.

Команда онлайн-маркетинга. Данная роль предполагает, что аналитик сможет:
- Разобраться в логике расчета важнейших показателей и, совместно с инженерами, создать для них автоматизированные и достоверные источники данных;
- Быть первым, кто начнет искать в готовых данных инсайты, аномалии и возможности для оптимизации маркетинговых вложений;
- Участвовать в улучшении измерения эффективности маркетинга: анализировать модели атрибуции, предлагать новые метрики, помогать с дизайном А/Б-тестов.