Senior Data Analyst / Аналитик данных (маркетинговая аналитика)
Группа компаний «Орбита» — ведущий разработчик цифровых решений, российская аккредитованная ИТ-компания.
Группа компаний «Орбита» — ведущий разработчик цифровых решений, российская аккредитованная ИТ-компания.
Мы реализуем масштабные технологические проекты для крупнейших компаний России в сферах FinTech, государственного сектора, HR Tech, коммуникаций и медиа, услуг, недвижимости и travel.
Нам доверяют Т1, ВТБ, Иннотех, Альфа-Банк, ОИС и другие крупные компании. Более 6 лет мы занимаемся разработкой и развитием цифровых решений.
Сейчас мы ищем Senior Data Analyst, который поможет обеспечить команду качественными данными для принятия решений, разберётся в логике расчёта ключевых показателей и будет находить точки роста эффективности маркетинговых инвестиций.
Обязанности:
-
Анализировать бизнес-требования и формировать технические задания для инженеров данных на разработку и поддержку ETL-пайплайнов.
-
Разбираться в логике расчёта бизнес- и маркетинговых показателей, обеспечивать корректность их интерпретации.
-
Валидировать данные, принимать результаты работы инженеров данных и контролировать качество данных.
-
Анализировать отчётность, выявлять аномалии и причины отклонений, формировать и проверять аналитические гипотезы.
-
Создавать автоматизированную отчётность по ключевым метрикам.
-
Проводить Ad Hoc-исследования по запросам команды маркетинга для поддержки операционных и стратегических решений.
-
Анализировать эффективность маркетинговых кампаний и выявлять возможности для оптимизации маркетинговых вложений.
-
Участвовать в совершенствовании подходов к измерению эффективности маркетинга, анализировать модели атрибуции и предлагать метрики.
-
Проектировать A/B-тесты и сопровождать их проведение, оценивать эффективность маркетинговых инициатив.
-
Уверенное владение Python и библиотеками для анализа данных.
-
Продвинутое знание SQL: написание сложных запросов, работа с большими объёмами данных и оптимизация производительности запросов.
-
Сильные аналитические навыки: умение декомпозировать сложные бизнес-задачи на измеримые показатели и проверяемые гипотезы.
-
Опыт сбора, анализа и уточнения требований у бизнес-заказчиков.
-
Способность самостоятельно вести аналитические задачи — от выявления бизнес-потребности до получения результата и формулирования рекомендаций.
-
Проактивность, самостоятельность и гибкость в решении задач.
Будет преимуществом:
-
Опыт работы с корпоративными хранилищами данных (DWH): Greenplum, ClickHouse и другими.
-
Опыт использования инструментов автоматизации обработки данных, например Apache Airflow.
-
Опыт работы с BI-системами: Tableau, Power BI.
-
Опыт работы в маркетинговой аналитике или непосредственно в отделе маркетинга.
-
Понимание метрик performance-маркетинга: CPA, CPO, ROMI/ROAS, LTV, CAC.
-
Опыт анализа моделей атрибуции и оценки эффективности маркетинговых кампаний.
Условия:
- Формат работы: гибридный в Москве;
- Белую заработную плату, оформление согласно Трудовому кодексу РФ;
- Поддержку: IT-отсрочку и консультации HR/юристов;
- Прозрачные процессы и открытую коммуникацию;
- Работу на лучшем оборудовании без логирования времени, с фокусом на доверии и результате;
- Личный бренд: возможность выступать на конференциях, митапах, публикация статей;
- Бенефиты: ежеквартальное обновление корпоративных скидок;
- Движ: организация вечеринок оффлайн и онлайн, предоставление мерча, проведение конкурсов и челленджей.
Откликайтесь, будем рады познакомиться лично!
Похожие вакансии Аналитика данных
Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать модели данных и отчётные решения в Power BI и Apache Superset с учётом бизнес‑задач.
- Создавать и оптимизировать сложные SQL‑запросы, реализовывать dbt‑моделей для трансформации данных.
- Автоматизировать типовые процессы и формировать регулярную отчётность с помощью Python.
- Поддерживать и развивать Spark‑скриптов для стандартных ETL‑задач.
- Формировать технические задания для дата‑инженеров (по доработке и созданию ETL), а также реализовывать простые DAG по готовому шаблону.
- Согласовывать дата‑контракты: фиксация SLA, схем данных, ответственных и прав доступа.
- Контролировать качество данных, актуализировать дата‑каталог.
- Внедрять автоматизацию на базе LLM и кодовых агентов для ускорения рутинных операций.
Для нас важно:
- От 4 лет опыта в аналитике данных.
- Продвинутый уровень владения SQL: уверенная работа с CTE, JOIN, подзапросами и оконными функциями, навыки оптимизации запросов.
- Практический опыт работы с dbt, реализация несложных моделей.
- Уверенное владение Python: написание структурированного кода, выполнение сложных преобразований, оптимизация скриптов.
- Опыт работы со Spark: самостоятельное формирование запросов, базовая оптимизация.
- Навыки BI‑разработки: построение моделей данных, настройка связей и расчётных мер (DAX или аналоги);
- Владение Git на уровне повседневных операций: создание веток, коммиты, пуш, мердж‑реквесты, участие в code review. - Опыт согласования дата‑контрактов и организации мониторинга качества данных (DQ).
- Практические навыки работы с кодовыми агентами, включая подключение MCP и skills.
-
Главный принцип SkillStaff - Выбирай!
- ЭКСПЕРТИЗА. Делай выбор в пользу проектов с разным уровнем сложности и экспертных команд, где можно работать с лучшими специалистами и обмениваться опытом.
- РАЗНООБРАЗИЕ ПРОЕКТОВ. Выбирай из сотен компаний и проектов то, что интересно и полезно для твоего роста. SkillStaff помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса.
- КОМФОРТ. Создавай идеальные условия для своей работы: удаленный формат работы на территории РФ.
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.