Data Analyst в Прайсинг
Компания: Wildberries
Локация: Москва
О компании
Wildberries — международная технологическая компания, созданная в результате слияния двух лидеров: IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Компания занимает сильные позиции на рынке e-commerce и предоставляет своим клиентам инновационные решения в области онлайн-торговли и маркетинга.
В Wildberries активно используется продвинутая аналитика для управления ценами, что позволяет не только контролировать PnL компании, но и повышать лояльность пользователей.
О вакансии
Команда Прайсинга Wildberries отвечает за разработку систем управления ценами на основе данных и передовой аналитики, включая машинное обучение. Эта команда уделяет особое внимание построению эффективных аналитических решений, которые помогут компании оставаться конкурентоспособной на рынке.
Сейчас мы ищем Senior Data Analyst, который сможет поддерживать и развивать существующие аналитические дашборды, проектировать и поддерживать data-пайплайны, а также проводить глубокий анализ данных, используя статистические методы. Вам предстоит взаимодействовать с продуктовыми, аналитическими и инженерными командами, чтобы обеспечить высокое качество данных и архитектуры решения.
Чем предстоит заниматься:
- Проектировать, разрабатывать и поддерживать аналитические решения и data-пайплайны
- Разрабатывать и поддерживать работоспособность аналитических дашбордов
- Проводить анализ данных с использованием статистических методов и проверять гипотезы
- Участвовать в построении и развитии архитектуры DWH и контроля качества данных
- Взаимодействовать с разных командами, включая продуктовые и инженерные группы
Что мы предлагаем:
- Работу в международной компании с возможностью профессионального роста
- Участие в передовых проектах анализа данных
- Возможность творчески решать сложные задач и применять современные подходы к аналитике
Обязанности
- Проектирование и разработка аналитических решений и data-пайплайнов
- Поддержка дашбордов и их функциональности
- Анализ данных с использованием статистических методов
- Проведение ревью аналитических решений и кода других специалистов
- Развитие архитектуры DWH и контроль качества данных
- Взаимодействие с продуктовыми и инженерными командами
Требования
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Проектировать, разрабатывать и поддерживать аналитические решения и data-пайплайны;
- Разрабатывать и поддерживать работоспособность аналитических дашбордов (redash);
- Проводить анализ данных с использованием статистических методов, проверять гипотезы;
- Проводить ревью кода и аналитических решений коллег;
- Участвовать в построении и развитии архитектуры DWH и контроля качества данных (DQ);
- Взаимодействовать с продуктовыми, аналитическими и инженерной командами.
- Глубокое владение SQL и аналитическими СУБД: ANSI SQL, PostgreSQL и ClickHouse.
- Опыт работы с распределёнными вычислениями и big data-стеком: pySpark/Spark SQL 3.
- Навыки автоматизации и оркестрации аналитических процессов: Airflow 2.
- Уверенное владение Python для аналитики и обработки данных: pandas/polars, numpy и библиотек визуализации (например, matplotlib, seaborn, plotly);
- Понимание архитектуры и принципов хранения данных: понимание различий между реляционными и NoSQL-хранилищами, моделей построения хранилищ данных (DWH), типов медленно меняющихся измерений (SCD типов 1-3), нормальных форм и современных подходов к управлению данными (Data Quality, Data Governance, Data Lineage);
- Базовое понимание работы с потоковыми данными: REST API (GET/POST/PUT/DELETE) и Apache Kafka (сериализация, retention, форматы хранения, архитектура брокеров и лидов).