Data Analyst
Salmon Customer Service is a team focused on making our customers’ lives easier across every product in the company. We build scalable support processes, shared standards, and tools that help customers solve their issues quickly and effici…
salmon · На сервисе с: 22.06.26 17:39
Salmon Customer Service is a team focused on making our customers’ lives easier across every product in the company. We build scalable support processes, shared standards, and tools that help customers solve their issues quickly and efficiently. Our goal is simple: remove friction, help people solve their tasks quickly, and create a service experience that truly feels wow.
CS Analytics is the data backbone of this layer. We own operational and historical reporting, data mart hygiene and DWH collaboration, request categorisation, workload analytics and staffing forecasting, end-to-end customer request journey analytics, and monitoring & alerting on top of all of it. Our work is what turns customer service into a measurable, manageable, continuously improving function — and the connective tissue between products, features, and operations.
Your Future Responsibilities Await
- Build end-to-end analytics of CS processes across customer requests.
- Own core process metrics: repeated contacts, cost, full handling time, escalation rate, backlog, aging, SLA, and time in each stage.
- Build dashboards, datasets, and reports that help CS leadership, team leads, Product, and Operations identify where the process breaks.
- Translate business problems into analytical and technical requirements for better logging, CRM structure, and process design.
- Step in beyond your scope when needed — we value ownership over rigid roles.
- 2–3+ years of hands-on experience in data analytics.
- Organized, reliable, and able to manage multiple priorities independently.
- Strong SQL skills and analytical thinking.
- Ability to document metric logic, assumptions, data sources, and limitations.
- Strong English communication skills for working with both business and technical stakeholders.
- Degree in Computer Science, Engineering, Mathematics, Statistics, Data Science, Economics, or a related field.
- Experience with operational, Customer Service (CS), CRM, or process analytics data.
- Experience using Python or pandas for ad hoc analysis, validation, and data preparation.
- Experience with statistical analysis is a plus, but not the main focus of the role.
Похожие вакансии Аналитика данных
Основные задачи:
-
Анализировать источники данных: ERP-системы, API, базы данных, файлы, event-шины и Kafka;
-
Выявлять и формализовывать требования внутренних и внешних заказчиков к данным и аналитике;
-
Участвовать в проектировании аналитических витрин и моделей данных;
-
Описывать состав показателей, правила расчёта, связи между сущностями и требования к качеству данных;
-
Готовить SQL-прототипы, выборки и технические задания для команд Data Engineering;
-
Выполнять профилирование данных и анализ расхождений между источниками;
-
Участвовать в проверке полноты, актуальности, непротиворечивости и корректности данных;
-
Принимать участие в тестировании и валидации витрин, пайплайнов и интеграций;
-
Анализировать результаты обработки данных в Spark, Starrocks, Trino или аналогичных SQL-движках;
-
Поддерживать документацию по источникам, моделям, витринам и правилам трансформации;
-
Взаимодействовать с заказчиками, аналитиками, разработчиками, инженерами данных и архитекторами.
Обязательные требования:
-
Опыт работы дата-аналитиком, DWH-аналитиком, системным аналитиком или аналитиком витрин данных;
-
Уверенное знание SQL;
-
Опыт анализа данных из нескольких источников;
-
Понимание принципов построения DWH, Data Lake или Lakehouse;
-
Опыт работы с Apache Iceberg, Parquet и объектными S3-хранилищами;
-
Опыт работы с Apache Spark, Spark SQL или PySpark;
-
Знание Python для анализа и автоматизации;
-
Понимание слоёв данных, витрин, агрегатов и ETL/ELT-процессов;
-
Опыт подготовки требований, спецификаций или технических заданий;
-
Умение описывать правила расчёта показателей и преобразования данных;
-
Опыт профилирования и проверки качества данных;
-
Понимание принципов работы пакетных и потоковых загрузок;
-
Умение взаимодействовать с бизнес-заказчиками и техническими командами.
Будет преимуществом:
-
Опыт работы в банках, страховых, инвестиционных или других финансовых компаниях;
-
Опыт работы с Impala, Trino, Hive, Greenplum или аналогичными движками;
-
Опыт работы с API, event-шинами и потоковыми данными;
-
Опыт работы с Kubernetes на уровне понимания среды исполнения;
-
Знание инструментов визуализации данных;
-
Опыт работы с Data Quality, Data Governance или Data Catalog.
МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
- Полную занятость, график работы 5/2. Гибкое начало рабочего дня.
- Гибридный формат работы (не менее 1-го дня в неделю из офиса, 4 дня дистанционно) для городов: Москва, Санкт-Петербург, Ярославль, Чебоксары, Воронеж, Самара, Пермь, Уфа.
- Оформление по ТК РФ, бессрочный трудовой договор.
-
Product Analyst Wooppay
Местоположение: Караганда
Формат работы: Гибрид
Опубликована: ••••••••
Требования:
• Опыт с SQL и продуктовой аналитикой
• Python (pandas/numpy)
• Понимание unit-экономики и финтех-метрик
Контакт: ••••••••
•••••••• опубликована в ••••••••
Обязанности:
- Организация сбора и хранения структурированных и неструктурированных данных
- Обработка «сырых» данных: биллинг, отчеты из систем бронирования, логи платформы
- Гармонизация данных и преобразование в полезную информацию для последующего анализа
- Аналитика маршрутных направлений на пассажирском транспорте: жд, авиа, автобусных перевозках
- Аналитика цен на билеты на заданных маршрутных направлениях на пассажирском транспорте: жд, авиа, автобусных перевозках
- Формирование портрета пассажира и оценка его изменения
- Разработка гипотез о взаимосвязях и их проверка
- Анализ воздействия вносимых изменений на показатели продаж
- Предоставление аналитических выводов и предложений на основе полученной информации
- Развитие и сопровождение периодической аналитической отчетности и типовых отчетов по запросам
- Знание SQL, Python
- Значительные аналитические способности
- Глубокие знания математики и статистики
- Опыт работы с базами данных, большими объемами информации
- Опыт работы с Apache Superset
- Отличные навыки презентации, способность излагать свои результаты анализа в понятном виде для менеджмента
- Высокая организованность, скрупулезность, внимательность к деталям
- Быстрая обучаемость и готовность постоянно повышать уровень конечного аналитического продукта
- Оптимизация алгоритмов обработки данных
- Оптимизация SQL запросов
- Работа в аккредитованной IT-компании, входящей в состав Холдинга РЖД
- Оформление, отпуска, больничные по ТК, стабильный, полностью официальный доход
- График работы: 5/2, 8-ми часовой рабочий день (работа в офисе)
- ДМС, включая стоматологию
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.