Data Analyst / Data Engineer

Описание вакансии

компания "мк-золото ломбард"

ищем сильного специалиста по данным, который поможет построить с нуля единую систему аналитики компании.

это не классическая позиция data analyst, где основная задача- готовить отчёты по уже существующим данным.

вам предстоит выстроить фундамент аналитики компании: объединить данные из 1с, crm, внешних систем и новых веб-проектов в единое хранилище, автоматизировать их обработку и создать удобную систему bi-отчётности для руководителей.

при этом важно не просто собрать данные, а уметь увидеть за цифрами реальные бизнес-процессы: найти аномалии, потери, узкие места и точки роста.

что предстоит делать

1. построить dwh с нуля

• проектировать и разворачивать корпоративное хранилище данных.

• объединять данные из 1с, crm, внешних систем, баз данных и новых веб-проектов.

• формировать единый и достоверный источник данных для аналитики компании.

2. автоматизировать загрузку и обработку данных

• проектировать и настраивать etl/elt-процессы.

• автоматизировать регулярный сбор, очистку и трансформацию данных из разных источников.

• работать с api и внешними источниками данных.

• оптимизировать процессы обработки и загрузки данных.

3. развивать bi-аналитику

• создавать интерактивные дашборды для топ-менеджмента и руководителей подразделений.

• разрабатывать понятные визуализации, метрики и показатели.

• поддерживать и развивать существующую bi-отчётность.

• делать так, чтобы руководитель мог открыть дашборд и быстро понять, что происходит в бизнесе и где нужно принимать решение.

4. отвечать за качество данных

• настраивать контроль качества данных.

• выявлять расхождения между данными в 1с и аналитическом хранилище.

• автоматизировать мониторинг ошибок и несоответствий.

• разбираться не только в том, что данные отличаются, но и почему это произошло.

5. находить бизнес-инсайты

• анализировать коммерческие, складские и финансовые данные.

• находить закономерности, аномалии и узкие места.

• выявлять потенциальные потери и возможности для роста.

• переводить результаты анализа в конкретные выводы и рекомендации для бизнеса.

что для нас важно

• опыт работы от 2–3 лет в роли data analyst, bi-разработчика или data engineer.

• обязательный практический опыт проектирования dwh с нуля.

• глубокое знание sql: сложные запросы, оконные функции, оптимизация производительности.

• уверенное владение python для автоматизации задач, обработки данных и работы с api.

• практический опыт работы с pandas, numpy, sqlalchemy или аналогичными библиотеками.

• профессиональное владение хотя бы одной bi-платформой: power bi, tableau, finebi, apache superset или аналогом.

• понимание архитектуры данных и принципов построения etl/elt-процессов.

• опыт работы с инструментами оркестрации и трансформации данных. будет плюсом знание dbt, airflow или аналогов.

• умение работать с ide и современными llm-инструментами/ai-агентами.

• английский язык — на уровне чтения технической документации.

• будет преимуществом понимание структуры данных 1с и способов получения данных из её субд.

каким должен быть человек

нам нужен специалист, который очень внимательно относится к данным.

важно не просто получить цифру и вывести её на график, а проверить:

откуда она взялась?
можно ли ей доверять?
почему она изменилась?
что стоит за этим изменением?
и какое решение должен принять бизнес?

особенно ценим:

• внимательность к качеству и корректности данных;

• системное мышление;

• самостоятельность;

• умение докапываться до первопричины;

• аккуратность при построении аналитики;

• хорошее чувство визуализации и понимание ux/ui дашбордов;

• способность объяснить сложный анализ простым языком.

что предлагаем

• задача с нуля: возможность самостоятельно выстроить корпоративное хранилище данных и аналитическую инфраструктуру.

• реальное влияние на то, как компания будет работать с данными и принимать решения.

• доступ к данным из разных бизнес-контуров: коммерция, финансы, склад, 1с, crm и веб-проекты.

• возможность развивать сразу несколько направлений: dwh, data engineering, bi и data analytics.

• работа с современным стеком и ai-инструментами.

• возможность видеть непосредственный бизнес-эффект от своей работы.

заработная плата: обсуждается по итогам собеседования и зависит от опыта и уровня экспертизы.