Аналитик данных

Чем предстоит заниматься:

• Автоматизировать аналитическую рутину: собирать, очищать и подготавливать данные из разных источников, снижать долю ручного труда.

• Готовить материалы для руководства: консолидировать данные из разных источников и верстать лаконичные справки, записки и презентации.

• Разрабатывать и развивать BI-отчетность: проектировать интерактивные дашборды (Power BI / Tableau), прорабатывать понятный UI/UX и удобные сценарии детализации.

• Исследовать операционные процессы: совместно с экспертами искать причины отклонений на стыке функций (производство, логистика, качество, ТОиР) и предлагать гипотезы по их устранению.

Требования:

• Образование и опыт: высшее техническое, математическое, экономическое или IT-образование; опыт работы аналитиком от 1,5 до 3 лет.

• Сбор и консолидация данных: опыт подключения к источникам, выгрузки, очистки и объединения разнородных данных из СУБД, хранилищ, Excel-файлов и сервисов в единую аналитическую модель. Понимание того, что своевременный результат для бизнеса важнее идеального кода или выстроенного процесса.

• Executive Reporting & Дата-сторителлинг: навыки структурирования информации, умение выделять главное (выводы, риски, рекомендации) и упаковывать данные в сжатые текстово-графические справки для топ-менеджмента.

• BI-системы и UI/UX: практический опыт разработки дашбордов (Power BI, Tableau и др.), понимание логики пользовательского интерфейса.

• MS Office: продвинутый MS Excel (Power Query, сложные формулы); навык верстки чистых записок и фокусных презентаций в PowerPoint и Word.

Будет преимуществом:

• SQL: уверенный уровень владения SQL.

• Python: владение аналитическими библиотеками (Pandas, NumPy, Matplotlib / Seaborn); навык написания скриптов для автоматизации рутины, парсинга и работы с API.

• UI-дизайн и визуальная эстетика отчетов: развитое чувство «визуальной гигиены» и умение верстать аккуратные, не перегруженные визуализации.

• Прикладная статистика: понимание методов проверки…