Data Analyst / Data Engineer

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.