Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
ФГБОУ ДПО РАКО АПК
Москва, Россия4 дня назад
150 000 RUB
в месяц
Грейд
Middle
Опыт работы
2-3 лет
Формат работы
Офис
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Мы ищем аналитика данных с опытом работы не менее 2 лет, который закрывает весь цикл работы с данными: от источников и серверов → DWH → витрин → дашбордов → пользователей. Нам важна высокая автономность: человек берёт задачу и возвращается с работающим решением, а не с вопросами «кто это должен сделать». Комфортно чувствует себя в формате стартапа в госучреждении — иерархичность, много ответственности, высокие скорости.
Уверенное владение DataLens: a. разработка сложных дашбордов, b. администрирование рабочих пространств, c. настройка источников, прав доступа, обновлений.
Отличное владение SQL (PostgreSQL): a. подготовка витрин, b. оптимизация запросов, c. агрегации, оконные функции;
Понимание принципов визуализации данных: a. информационная иерархия, b. управление вниманием пользователя.
Понимание статистики и данных: a. распределения, выбросы, b. нормальность / ненормальность данных, c. корректная интерпретация метрик.
Ad-hoc запросы
Data Engineering / Backend аналитики
a. проектирование схем, b. партиционирование, c. пользователи и роли, d. бэкапы, e. индексы, f. базовая настройка производительности. 3. Понимание архитектуры DWH / витрин данных (ODS → DDS → BI)
Python
Владение языком Python в достаточной степени для разработки и оптимизации скриптов для сбора данных из файлов различных типов (например, Excel, Word), парсинга данных с сайтов, API.
Excel Базовые функции и продвинутые, сводные таблицы для агрегирования данных, визуализация через графики и диаграммы, работа с источниками данных (Power Query)
Подготовка отчетности Участие в подготовке презентаций, аналитических обзоров, справок и записок (в сущностной части).
Experience: От 1 года до 3 лет
Профильное высшее образование (желательно ИТ / аналитика / математика);
Опыт формирования систем аналитики с нуля и желание развиваться в этом направлении;-
Опыт работы в hr-аналитике и/или в сельскохозяйственной аналитике;
Работа с заказчиком и задачами;
Умение самостоятельно собирать требования с внутренних заказчиков (кадровый прогноз в сельском хозяйстве, маркетинг);
Навык перевода бизнес-запросов в аналитические задачи и метрики;
Умение декомпозировать задачу: от бизнес-вопроса до источников данных, витрин и визуализации;
В перспективе – участие в разработке моделей математического моделирования;
Способность при необходимости аргументированно предлагать альтернативные решения
Location: Москва Salary: from 150000 to 150000 RUR MONTH (net) Заработная плата от 150000 руб. в месяц.
Есть возможность обучения в аспирантуре по специальности «Экономика» (продолжительность 3 года, на договорной основе, со скидкой 50%, с отсрочкой от армии) и последующей защитой кандидатской диссертации.
Company: ФГБОУ ДПО РАКО АПК Location: Москва Salary: from 150000 to 150000 RUR MONTH (net) Experience: От 1 года до 3 лет
Мы ищем аналитика данных с опытом работы не менее 2 лет, который закрывает весь цикл работы с данными: от источников и серверов → DWH → витрин → дашбордов → пользователей. Нам важна высокая автономность: человек берёт задачу и возвращается с работающим решением, а не с вопросами «кто это должен сделать». Комфортно чувствует себя в формате стартапа в госучреждении — иерархичность, много ответственности, высокие скорости.
Заработная плата от 150000 руб. в месяц.
Есть возможность обучения в аспирантуре по специальности «Экономика» (продолжительность 3 года, на договорной основе, со скидкой 50%, с отсрочкой от армии) и последующей защитой кандидатской диссертации.
Обязанности:
Уверенное владение DataLens: a. разработка сложных дашбордов, b. администрирование рабочих пространств, c. настройка источников, прав доступа, обновлений.
Отличное владение SQL (PostgreSQL): a. подготовка витрин, b. оптимизация запросов, c. агрегации, оконные функции;
Понимание принципов визуализации данных: a. информационная иерархия, b. управление вниманием пользователя.
Понимание статистики и данных: a. распределения, выбросы, b. нормальность / ненормальность данных, c. корректная интерпретация метрик.
Ad-hoc запросы.
Data Engineering / Backend аналитики
a. проектирование схем, b. партиционирование, c. пользователи и роли, d. бэкапы, e. индексы, f. базовая настройка производительности. 3. Понимание архитектуры DWH / витрин данных (ODS → DDS → BI).
Python
Владение языком Python в достаточной степени для разработки и оптимизации скриптов для сбора данных из файлов различных типов (например, Excel, Word), парсинга данных с сайтов, API.
Excel Базовые функции и продвинутые, сводные таблицы для агрегирования данных, визуализация через графики и диаграммы, работа с источниками данных (Power Query)
Подготовка отчетности Участие в подготовке презентаций, аналитических обзоров, справок и записок (в сущностной части).
Требования:
Профильное высшее образование (желательно ИТ / аналитика / математика);
Опыт формирования систем аналитики с нуля и желание развиваться в этом направлении;-
Опыт работы в hr-аналитике и/или в сельскохозяйственной аналитике;
Работа с заказчиком и задачами;
Умение самостоятельно собирать требования с внутренних заказчиков (кадровый прогноз в сельском хозяйстве, маркетинг);
Навык перевода бизнес-запросов в аналитические задачи и метрики;
Умение декомпозировать задачу: от бизнес-вопроса до источников данных, витрин и визуализации;
В перспективе – участие в разработке моделей математического моделирования;
Способность при необходимости аргументированно предлагать альтернативные решения.
Условия:
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 168 000 до 248 000
