Главный аналитик данных

Контроль Москвы — компания, работающая с задачами города и управления городскими процессами. Команда развивает аналитическое направление, где данные превращаются в управляемые решения: от исследований и сценариев пользовательского тестирования до визуализации и внедрения подходов с применением ИИ.

Ключевые факты:

• Локация: Москва, район Шелепиха/Тестовская
• Офисный формат работы
• Фокус на дата-анализе с применением ИИ и на BI-визуализациях

В роли Главного аналитика данных вы будете курировать направление по дата-анализу с применением ИИ и помогать команде превращать бизнес-инициативы в измеримые гипотезы. Центр работы — дашборды и сценарии тестирования: вы будете задавать структуру данных, продумывать UX для аналитиков и обеспечивать связность аналитики от идеи до проверки.

Команда работает на стыке аналитики, бизнес-заказчиков и разработки. Вам предстоит погружаться в бизнес-процессы, формулировать требования для дата-аналитиков и участвовать в подготовке пользовательских тестов (use cases и user stories), включая эксперименты формата A/B и карточные сортировки.

Технологическая среда включает SQL и Python для анализа, а также инструменты для визуализации и управления знаниями: Power BI, Tableau, Yandex DataLens, Jira и Confluence. Дополнительно вы будете взаимодействовать с прототипированием (Figma) и инструментами для презентации решений (Draw), а в перспективе — с темами NLP, голосовых интерфейсов и AI-архитектур (векторные базы, семантический поиск, RAG).

Чем предстоит заниматься:

• Курировать направление дата-анализа с применением ИИ
• Готовить макеты для дашбордов и продумывать UX для аналитиков
• Проектировать визуализацию сложных данных: графы связей, динамические таблицы, диаграммы
• Собственноручно или вместе с командой создавать дашборды в Power BI, Tableau и Yandex DataLens
• Участвовать в разработке сценариев пользовательского тестирования вместе с бизнес-аналитиком
• Разрабатывать use cases и user stories для проверки гипотез
• Участвовать в проведении A/B-тестов и карточных сортировок

Что важно в работе:

• Умение переводить бизнес-смысл в технические требования для дата-аналитиков
• Способность строить гипотезы и тестирования на базе матстата и теории вероятностей
• Способность работать в кросс-функциональной связке и вести планирование/распределение задач