Data Engineer/Data Analyst

Навыки

• Алгоритмы и структуры данных
• Аналитическое мышление
• Внимание к деталям
• Самостоятельность
• BI-инструменты
• ClickHouse
• Дашборды и витрины

О компании и продукте

• Эта роль на стыке аналитики данных, data engineering, продуктовой аналитики и BI.
• 50% — данные SmartShell как SaaS: получение данных из БД, очистка, нормализация, витрины, контроль качества данных, корректность расчетов SaaS-метрик
• 30% — продуктовые и операционные данные: получение данных из БД, очистка, нормализация, витрины, контроль качества данных, анализ того как клубы и геймеры используют продукт, какие события, статусы, сценарии и паттерны нужно корректно учитывать в аналитической модели
• 20% — BI и прикладная аналитика: подготовка данных для дашбордов, отчетов, ad hoc-аналитики и регулярных управленческих срезов.

Задачи

• Получать данные из БД и разных источников, разбираться в структуре данных продукта и бизнес-логике SmartShell
• Очищать, нормализовать и приводить данные к единой аналитической модели
• Проектировать и поддерживать витрины данных для ключевых бизнесовых, продуктовых и операционных метрик
• Работать с кейсами грязных данных: дубликаты, разрывы, изменяемые статусы, возвраты клиентов, временные паузы, повторные подключения, неполные или неконсистентные данные
• Готовить надежную основу для BI-отчетности и дашбордов для management, product, sales и marketing команд
• Подключать данные к BI-инструментам и поддерживать корректность отчетности
• Участвовать в развитии логики метрик, структуры данных и аналитической модели продукта
• Готовить регулярные аналитические материалы и ad hoc-исследования по запросам бизнеса на основе уже подготовленных и проверенных данных
• от 180 000 до 220 000₽
• SmartShell — продуктовая IT-компания в сегменте B2B2C gaming

Требования

• Специалиста уровня Middle+, который построит надежную основу для аналитики: получение данных, очистку, нормализацию, витрины, контроль качества и подключение этих данных к BI
• Для нас важен специалист, который, прежде всего, понимает, как сделать данные корректными, воспроизводимыми и пригодными для анализа и затем умеет интегрировать их в BI-систему
• Уверенное владение SQL: сложные выборки, JOIN’ы, агрегации, оконные функции, работа с несколькими источниками данных, подготовка витрин и датасетов для BI
• Опыт работы с Yandex DataLens, ClickHouse или другими аналитическими хранилищами
• Самостоятельность, системность, внимательность к деталям и сильное аналитическое мышление

Условия

• Работу в продуктовой компании с реальным влиянием на качество данных, аналитику, продукт и бизнес-решения
• Нетипичную и сильную роль на стыке data analytics, data engineering, SaaS, product analytics и business analytics
• Большой объем продуктовых, клиентских и операционных данных, которые нужно привести в надежную аналитическую систему
• Возможность с нуля или почти с нуля выстроить корректную основу для аналитики: витрины, правила расчета метрик, BI-отчетность и контроль качества данных
• Небольшую сильную команду и высокий уровень самостоятельности
• Собственный продукт — от разработки до вывода на рынок и масштабирования
• Оформление по ТК РФ
• Белую заработную плату
• Офис на Большой Конюшенной напротив ДЛТ

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.