Ведущий аналитик по HR-данным и компенсациям
Анализировать данные по Compensation & Benefits, численности и затратам на персонал.
Обязанности:
- Анализировать данные по Compensation & Benefits, численности и затратам на персонал.
- Участвовать в процессах Workforce Planning, Manpower Budget и forecasting.
- Готовить аналитические материалы и рекомендации для руководства по вопросам компенсаций, численности и HR-затрат.
- Проводить анализ Salary Review, Grading, market benchmarking и других C&B-процессов.
- Анализировать плановые и фактические показатели по численности и затратам, выявлять причины отклонений.
- Разрабатывать и поддерживать дашборды, отчеты, KPI и аналитические модели.
- Обеспечивать качество, полноту и корректность HR-данных и аналитической отчетности.
- Выявлять возможности для автоматизации и оптимизации аналитических процессов, взаимодействовать с IT.
- Координировать работу аналитиков направления C&B и Staff Schedule, распределять задачи и контролировать сроки и качество результатов.
- Участвовать в проектах по совершенствованию HR-аналитики, процессов и инструментов.
Требования:
- Высшее образование в области экономики, финансов, аналитики, математики, HR, бизнес-администрирования или смежных областях.
- Опыт работы от 4 лет в HR Analytics, Compensation & Benefits, Workforce Planning, Finance Analytics или смежных направлениях.
- Практический опыт работы с HR-данными, headcount, budgeting, forecasting и compensation analytics.
- Хорошее знание Excel; опыт работы с Power BI / BI-инструментами будет преимуществом.
- Опыт подготовки управленческой отчетности, аналитических моделей и презентаций для руководства.
- Знание принципов C&B, Salary Review, Grading и market benchmarking.
- Сильные аналитические и математические навыки, внимание к деталям.
- Умение структурировать большие объемы информации и переводить данные в понятные выводы и рекомендации.
- Опыт координации проектов или работы аналитиков будет преимуществом.
- Английский язык — Intermediate и выше.
- Умение работать самостоятельно, соблюдать сроки и эффективно взаимодействовать с различными подразделениями.
Ключевые компетенции:
Аналитическое мышление, бизнес-ориентированность, системность, инициативность, внимание к деталям, коммуникабельность и способность координировать работу команды.
Похожие вакансии Аналитика данных
Центр управления данными (DataGov) развивает сервисы и практики управления данными для дата-специалистов, продуктовых команд и бизнес-пользователей.
В рамках направления Data Quality команда систематизирует практики управления качеством данных и внедряет их в процессы разработки продуктов и построения дата-пайплайнов. Отдельный фокус — автоматизация DQ-процессов с использованием Python, LLM и AI-агентов.
Задачи
- Контроль качества данных: обеспечение покрытия данных проверками качества (DQ-контролями) в соответствии с требованиями заказчиков;
- Сбор и анализ требований: взаимодействие с внутренними заказчиками, выявление потребностей и формализация требований к качеству данных;
- Разработка DQ-контролей: создание, настройка и сопровождение проверок качества данных во внутреннем инструменте компании;
- Аналитика и отчётность: сбор, систематизация и визуализация статистики по результатам проведённого анализа и работы DQ-контролей;
- Ad-hoc аналитика: выполнение разовых аналитических запросов для решения операционных задач, исследование данных и подготовка выводов
Требования
В том числе Студенты бакалавриата, специалитета или магистратуры;
SQL: написание запросов с использованием `SELECT`, `JOIN`, `GROUP BY`, `HAVING`, подзапросов и агрегатных функций;
- Excel: работа с таблицами, формулами и сводными таблицами;
- Основы работы с базами данных: понимание реляционной модели данных, структуры таблиц и связей между ними;
- Аналитические навыки: умение исследовать данные, выявлять аномалии, находить закономерности и формулировать выводы;
- Документирование требований: умение структурировать и описывать бизнес-требования, формировать понятные технические задания;
Будет преимуществом:
- Основы Data Quality: понимание основных характеристик качества данных;
- Grafana: базовые навыки работы с дашбордами, визуализации и мониторинга показателей, понимание принципов работы панелей, фильтров и запросов к источникам данных;
- Python: базовое знание языка, понимание основ обработки данных;
- BI-инструменты: опыт работы или знакомство с Power BI, Yandex DataLens, Tableau, Apache Superset или аналогичными инструментами визуализации и анализа данных;
- Продвинутый SQL: оконные функции, CTE, работа со сложными запросами;
- ETL/ELT: общее понимание процессов загрузки, преобразования и обработки данных;
- Git: базовые навыки работы с системой контроля версий.
Условия
Cобственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах;
Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше;
Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;
Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку.
А еще:
Прием врачей общей практики и массаж в офисе;
Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких;
Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.
Мы ищем стажера в команду продукта DataHouse для решения задач, связанных с аналитическим сопровождением работы процессов экосистемного хранилища данных. Это отличная возможность узнать, как работает современное хранилище данных изнутри, и приобрести опыт работы со стеком Hadoop, Pyspark, Airflow.
Задачи
Отслеживать работу регламентных процессов обновления данных, реагировать на сбои и исследовать причины этих сбоев;
Выполнять рутинные задачи: постановка на мониторинг, закрытие инцидентов, консультирование коллег по типовым вопросам;
Выгружать данные из корпоративных систем и проводить их анализ, готовить отчеты;
Подключать новые источники данных к системе мониторинга, настраивать дэшборды и алерты;
Писать скрипты и Web-приложения для автоматизации решения аналитических задач, в том числе с использованием LLM;
Взаимодействовать с дата-аналитиками, инженерами данных, техлидами, DevOps, Data Governance, сотрудниками поддержки и пользователями данных в рамках текущих задач
Требования
В том числе Студенты бакалавриата, специалитета или магистратуры;
Базовое знание SQL;
Опыт работы с данными на Python (например, polars / pandas) на уровне базовых операций (чтение, агрегирование, соединение);
Будет плюсом опыт работы с Airflow, Grafana;
Готовность приобретать опыт на реальных задачах;
Умение ответственно подходить к своей работе и поручениям руководителя;
Умение организовывать свою деятельность (соблюдение сроков, формирование базы знаний, оформление документации и т.д.)
Условия
Cобственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах;
Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше;
Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;
Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку.
А еще:
Прием врачей общей практики и массаж в офисе;
Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких;
Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.