Аналитик баз данных

Описание вакансии

Мы верим, что новое качество жизни можно нести через реализацию потенциала современных цифровых услуг. Мы первые третий год подряд по скорости и покрытию связи среди операторов Казахстана по версии Ookla. Мы также лучший работодатель страны по версии премии «HR-бренд Центральная Азия».

Мы не боимся менять правила и ставить амбициозные задачи. Всегда требовательны к себе: результатом нашей работы пользуются друзья, близкие, миллионы абонентов по всей стране — и мы сами. У нас принято делиться знаниями, подходами в работе и удачными решениями. Поэтому мы устраиваем внутренние и внешние митапы, ездим с докладами по разным городам и странам.

НУЖНО УМЕТЬ И ЛЮБИТЬ:

Разрабатывать управленческие и аналитические дэшборды в Tableau;

Проектировать структуру, логику и макеты визуализации, обеспечивать удобство восприятия данных (UX);

Оптимизировать читаемость дэшбордов: цветовые схемы, компоновку, структуру показателей;

Проверять корректность данных и визуализируемых метрик;

Взаимодействовать с Data Office: готовить ТЗ на витрины данных, тестировать новые и изменённые витрины;

Проверять бизнес-логику и структуру данных, инициировать улучшения для качественной визуализации;

Разрабатывать и поддерживать единые стандарты визуализации, шаблоны дэшбордов и UI-паттерны;

Собирать требования у заказчиков, переводить бизнес-задачи в визуальные аналитические решения;

Участвовать в презентации результатов, готовить аналитические материалы и отчётность.

НАС ИНТЕРЕСУЕТ:

Опыт работы не менее 3 лет в области визуализации данных, BI или аналитики;

Уверенные навыки разработки дэшбордов и визуализации данных;

Опыт работы с Tableau / Power BI на уровне middle;

Понимание принципов UX/UI и визуального восприятия информации;

Умение переводить бизнес-логику в структуру аналитических дэшбордов;

Навыки подготовки бизнес- и технических требований (ТЗ) к витринам данных;

Опыт тестирования витрин и проверки корректности данных;

Базовые навыки работы с SQL для проверки и валидации данных;

Навыки data storytelling и презентации аналитических результатов;

Коммуникабельность, системность, умение работать с заказчиками и большим объёмом задач.

Метки