Middle/Middle+ Data Analyst (SQL / Python / BI / LLM)

ID вакансии: 92459_SS
Ставка: обсуждается.
Грейд: Middle / Middle+.
Загрузка: Full-time (полная занятость).
Срок привлечения: 24 месяца с возможностью пролонгации.
Формат: Удалённо.
Часовой пояс: UTC+3 (МСК).
Локация/Гражданство: РФ / РФ.
⏳ 🚨 СРОЧНО: Вакансия актуальна до 27.10 включительно до 17:00! 🚨
📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85% (аутстаффинговая позиция).

🏢 О проекте: крупная розничная сеть. Развитие аналитической платформы и поддержка бизнес-процессов с использованием современных инструментов (BI, LLM, Data Contracts).

🧩 О роли: ищем аналитика данных, который уверенно чувствует себя в SQL и Python, умеет строить понятные дашборды и не боится применять LLM для ускорения рабочих процессов. Отличный вариант для специалиста, желающего развиваться на стыке классической аналитики и современных Data-практик.

🚀 Ключевые задачи: — Подготовка ad-hoc-аналитики и регулярных выгрузок на SQL и Python. — Создание отчётов и интерактивных дашбордов в Power BI либо Apache Superset. — Контроль корректности загруженных данных (DQ) и запуск готовых DAG-процессов. — Сверка данных в Spark (фильтрация, JOIN, агрегации в DataFrame). — Ведение и актуализация документации в DataHub, работа с кодом в GitLab. — Применение LLM-моделей для анализа текстов, данных и фрагментов кода.

🎯 Обязательные требования (Hard Skills): — Опыт в аналитике данных не менее 2 лет. — Уверенное владение SQL: JOIN, CTE, агрегации, оконные функции, написание чистого и структурированного кода. — Навыки работы с Python: библиотеки pandas, numpy, написание скриптов для разовой аналитики, визуализация (plotly, seaborn). — Базовые навыки в Spark: выполнение простых запросов и операций с DataFrame. — Опыт работы с BI-инструментами (Power BI или Apache Superset), умение строить базовые типы визуализаций. — Понимание жизненного цикла ETL-процессов и основных методов оценки качества данных (DQ). — Умение работать с дата-контрактами. — Практический опыт применения LLM: составление результативных промптов, учёт ограничений моделей.

💡 Будет весомым плюсом: — Опыт работы в retail-домене. — Базовое понимание dbt или других инструментов трансформации данных. — Опыт автоматизации рутинных аналитических задач.

📲 Контакт для отклика: контакт рекрутера (⚠️ ДЕДЛАЙН: 27.10 до 17:00! При отклике, пожалуйста, сразу присылайте актуальное резюме с акцентом на опыт работы с SQL, Python, BI-инструментами и практическое применение LLM в рабочих задачах. Пишите ID вакансии: 92459_SS)