Джетлин·5 дн назад
Аналитик DWH
Ориентир по рынку≈ 240 000 – 375 000 ₽наша приблизительная оценка по 22 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🌍 УдалённоSeniorПолная занятость🇷🇺 РФ
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 22 похожих вакансиях Аналитик уровня Senior.
Живость
Появилась 5 дней назад. По свежим вакансиям почти всегда действительно нанимают.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 4, требований 5. Картина ясна до первого созвона.
- Не сказано
- как оформят
Что требуют
ОбязательноSQLSupersetTableauPower BI
ПлюсомPythonAirflowClickHousePostgreSQLGreenplum
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +22%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Чем предстоит заниматься
Сбор, агрегация и мониторинг качества данных из внутренних систем (API, DWH)
Расчет и внедрение ключевых продуктовых метрик (точность прогнозов, CSI, бизнес-эффекты фич)
Проектирование и сборка интерактивных дашбордов (Apache Superset), перевод данных в бизнес-инсайты
Написание и ведение документации по методологии расчетов и бизнес-логике
Наши требования
Технические навыки: Уверенный SQL (сложные запросы, оконные функции, JOIN), опыт работы с BI-инструментами (Apache Superset / Tableau / Power BI), знание статистики (MAPE, распределения, дисперсия)
Аналитические навыки: Опыт расчета продуктовых метрик, умение переводить цифры в бизнес-выводы, внимание к деталям (поиск аномалий)
Работа с данными: Опыт сбора и агрегации из различных источников (API, БД, DWH), навыки написания технической документации
Организационные: Работа в таймзоне МСК ±2 часа
Будет преимуществом: Знание Python и Airflow, опыт с ClickHouse/PostgreSQL/Greenplum, понимание DWH/Lakehouse, Data Quality, опыт взаимодействия с бизнес-заказчиками
