Data Analyst (m/w/d)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Data Analyst в консалтинговую компанию HyPlus. Самостоятельно отвечает на бизнес-вопросы данными: анализирует, моделирует в существующих структурах, строит дашборды и доносит результаты до бизнес-подразделений.

Задачи

• Самостоятельно проводить анализ данных в рамках существующих Analytics- и BI-решений — от уточнения вопроса до презентации результата
• Переводить бизнес-требования в логику расчётов, определения метрик и проверяемые гипотезы
• Готовить, связывать и проверять на достоверность разнородные данные с помощью SQL и языков анализа, таких как Python или R
• Проводить исследовательский и описательный анализ: поиск паттернов, сегментация, когортный и временной анализ, A/B-тесты
• Реализовывать и развивать аналитические модели данных в существующих Data Warehouse и Lakehouse, например на основе звездной схемы или размерного моделирования
• Разрабатывать и поддерживать интерактивные дашборды и отчёты в BI-платформах (Power BI, Tableau, Qlik, IBM Cognos), включая языки моделирования и формул вроде DAX
• Участвовать в проектировании систем KPI и метрик, а также переиспользуемых семантических и отчётных слоёв
• Анализировать и оптимизировать запросы, модели данных и нагрузку от отчётности с точки зрения времени выполнения и прозрачности
• Обеспечивать качество данных через правила валидации, процессы сверки и root-cause-анализ при отклонениях
• Реализовывать концепции прав доступа и row-level security, документировать модели данных, логику трансформаций и бизнес-правила
• Использовать инструменты с поддержкой ИИ и генеративный ИИ для анализа, документации, тестов и контроля качества, включая ИИ-ассистентов в BI-платформах
• Готовить результаты для бизнес-подразделений и стейкхолдеров проекта, включая data storytelling
• Согласовывать с командами Data Engineering вопросы предоставления данных, интерфейсов и изменения моделей
• Участвовать в change requests, обработке инцидентов и выкатке новых фич в эксплуатации аналитических решений
• Поддерживать бизнес-подразделения в self-service аналитике, участвовать в обучении и передаче знаний
• Поддерживать младших коллег в текущей работе и участвовать в ревью

Требования

• Законченное высшее образование в IT, MINT или экономической сфере (например, бизнес-информатика, информатика, математика, BWL) или эквивалентная квалификация
• 3–5 лет практического опыта в Data Analytics, Business Intelligence или отчётности
• Хорошее или очень хорошее знание SQL, опыт аналитического моделирования данных и работы с Data Warehouse
• Практический опыт хотя бы с одним языком анализа, желательно Python или R
• Уверенный опыт хотя бы с одной BI- и аналитической платформой (Power BI, Tableau, Qlik или IBM Cognos), включая моделирование данных
• Методическая компетенция в описательной статистике, проверке гипотез и распространённых методах анализа, опыт работы с большими объёмами данных
• Понимание бизнес-процессов и систем KPI
• Базовое понимание современных платформ данных и процессов предоставления данных (Azure, AWS, GCP, Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric), а также концепций ETL/ELT
• Опыт в области качества данных, концепций прав доступа и документирования логики данных
• Уверенное владение контролем версий (Git)
• Открытость к осознанному использованию инструментов с поддержкой ИИ в аналитике
• Опыт работы в agile (Scrum/Kanban)
• Сильные коммуникативные навыки и умение понятно доносить аналитические результаты
• Аналитическое мышление, структурированный подход и удовольствие от командной работы
• Немецкий на уровне C1/C2
• Английский на уровне B2
• Проживание в Германии, желательно рядом с Ratingen/Frankfurt

Условия

• Конкурентная зарплата и бюджет на здоровье, командные офсайты, современная техника, пакет мобильности, Jobrad
• Чётко определённые возможности развития и ежегодные встречи по развитию
• Постоянные тренинги, сертификации и доступ к отраслевым мероприятиям
• Гибридный/удалённый формат и гибкий график
• Коллегиальная, аполитичная культура, где ценятся идеи и результаты

Навыки

• SQL
• Python
• R
• Power BI
• Tableau
• Qlik
• IBM Cognos
• DAX
• Data Warehouse
• Lakehouse
• Star Schema
• dimensional modeling
• Azure
• AWS
• GCP
• Databricks
• Snowflake
• Microsoft Fabric
• ETL
• ELT
• Git
• Scrum
• Kanban
• dbt
• Airflow
• SAP
• CI/CD