Продуктовый аналитик команды «Реструктуризация»

МГТС — основной телекоммуникационный партнер Города Москвы и часть экосистемы МТС. Проектируем, строим и эксплуатируем передовую телекоммуникационную инфраструктуру, развиваем и внедряем сети нового поколения, реализуем комплексные решения для Умного города.

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:

• погружаться в разные бизнес-домены, определять роли и владельцев данных
• разбирать текущую и целевую отчётность, выявлять разрывы
• самостоятельно проектировать витрины и собирать на их основе MVP в Power BI
• фиксировать бизнес‑правила, атрибуты, требования к доступу и качеству
• формулировать User Stories и Acceptance Criteria
• создавать и поддерживать бэклог в Jira, приоритизировать задачи с руководителем
• вводить новые бизнес‑термины и определения, согласовывать с Data Steward и Data Owner
• актуализировать бизнес‑словарь в Confluence
• проверять корректность отображения новых атрибутов и таблиц в OpenMetadata
• формировать регламенты RBAC/ABAC и правила качества данных
• размещать документацию в Confluence
• взаимодействовать с инженерами, Data Quality Specialist, Data Steward и Data Governance Lead

ЧТО НУЖНО ДЛЯ ЭТОЙ РАБОТЫ:

• опыт проектирования витрин данных
• навык сбора и согласования требований с бизнесом
• умение описывать процессы, требования, показатели и правила расчёта
• понимание управления данными, качества данных и ролей владельцев данных
• уверенный SQL
• владение Excel, презентациями, BI‑инструментами (Power BI, Tableau или аналоги)
• сильные коммуникативные навыки, умение договариваться, вести встречи
• системное мышление, ориентация на результат

Будет плюсом: опыт с OpenMetadata, знание DWH/Lakehouse, опыт в телекоме/банке/ритейле, владение BPMN/UML, понимание BABOK и DAMA‑DMBoK

ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

• стабильный доход: оклад, полугодовые фиксированные премии
• формат работы: гибридный
• ДМС с первого месяца работы, включая стоматологию, а еще оплачиваем 50% стоимости полиса ДМС для родственников
• страхование от несчастных случаев с 1 месяца работы; материальную помощь в сложных жизненных ситуациях
• прием врачей общей практики, массаж, спорт в офисе; консультацию психологов и программу поддержки сотрудников
• компенсацию расходов на выбор: спорт, ипотека, питание или что-то другое
• специальные предложения от партнеров и скидки от продуктов экосистемы МТС
• мобильную связь за счет компании и льготные тарифы для близких
• подписку на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети
• собственный корпоративный университет, онлайн-библиотека и оплачиваемое внешнее обучение для карьерного развития

Технический стек: SQL, DWH/Data Lake, ETL/ELT, Data Quality & Data Governance, Data Contracts, Metadata/Data Lineage, REST API/JSON, Kafka/Streaming, Jira API, Python, ML/Anomaly Detection, Data Drift, LLM/GenAI, AI Agents.

Чем предстоит заниматься

• Развитие DQ Platform и формирование roadmap
• Проектирование E2E-процессов управления качеством данных
• Сбор и формализация бизнес- и функциональных требований
• Развитие ML, anomaly detection и NRT-контролей
• Автоматизация управления требованиями, контролями, инцидентами и реакциями
• Развитие AI-ассистентов и AI-агентов для УКД
• Развитие интеграций и аналитики качества данных
• Координация решений с командами Data Governance, Каталога Данных, Data Management, IT и бизнес-доменами.

Что мы ждем от вас

• Опыт работы бизнес-/системным аналитиком, продуктовым аналитиком или владельцем функционального направления от 3–5 лет

• Опыт разработки или развития корпоративных IT-систем / платформ

• Умение самостоятельно описывать: бизнес-процессы; функциональные требования; user stories / use cases; интеграционные сценариибизнес-правила; acceptance criteria

• Понимание принципов Data Quality / Data Governance

• Опыт работы с большими объёмами данных и распределёнными системами

• Умение работать с несколькими заинтересованными сторонами и согласовывать требования

• Умение переводить сложную предметную область в понятные процессы и автоматизируемые сценарии

Будет большим плюсом

• Опыт с Data Quality / Data Governance / Data Management

• Опыт развития DQ / Data Management платформ

• Понимание ML-подходов к anomaly detection

• Опыт работы с NRT / event-driven архитектурой

• Понимание Data Contracts, CDE, metadata и data lineage

• SQL на хорошем уровне

• Понимание API и интеграционного взаимодействия систем

Что мы предлагаем взамен

• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI
• Готовность к гибридному формату (2/3 дня офис), а также уютный ИТ-хаб в Москве
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
• Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
• Оплату посещения профильных конференций и курсов, помогаем с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий
• Предложения от Банка только для сотрудников: собственные спортзалы (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург), а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины

Тебе предстоит:

• Собирать и автоматизировать выгрузки из внешних маркетинговых источников: соцсети, email-рассылки, баннерная реклама, Яндекс.Метрика и Директ, CRM. Часть этих данных сейчас собирается руками - твоя задача сделать процесс регулярным и воспроизводимым;
• Поддерживать и развивать дашборды по каналам привлечения в BI инструменте (Proteus, Superset): сколько лидов пришло, из какого источника, во сколько обошёлся лид, сколько дошло до подключения мерчанта;
• Готовить и расширять триггерные выгрузки под маркетинговые коммуникации;
• Определять, какой канал привёл мерчанта, если у клиента было несколько точек касания;
• Считать экономику привлечения вместе с наставником - стоимость привлечения, окупаемость и LTV в разрезе каналов и сегментов мерчантов;
• Анализировать поисковый и органический трафик;
• Дорабатывать отчёты по воронкам продаж, добавлять новые разрезы, динамику выручки по стримам привлечения.

Ты точно справишься, если:

• Твой опыт в аналитике до 2 лет — засчитываем стажировки, учебные и пет-проекты, курсы с практикой;
• SQL на уверенном базовом уровне: JOIN, группировки, подзапросы; понимаешь, что такое оконные функции, даже если писал их немного;
• Python для работы с данными на базовом уровне: pandas, умение собрать и почистить датасет;
• Понимаешь базовые бизнес-метрики: конверсия, воронка, стоимость привлечения. Глубокое знание не нужно, требуется понимание для чего нужна та или иная метрика;
• Ты проактивный и у тебя есть желание впитывать новые знания.