Стажер-аналитик (Команда «Стратегического развития и исследований»)

Ищем Data Analyst уровня Middle / Senior, который умеет самостоятельно работать со сложными данными DWH, глубоко понимает логику их формирования и переводит бизнес-задачи в понятные требования к данным и аналитическим витринам.

Чем предстоит заниматься

• Проводить глубокий анализ данных, находить закономерности, аномалии и проблемы качества.
• Писать сложные SQL-запросы и строить аналитические выборки и витрины.
• Работать с DWH и Data Lake как потребитель данных.
• Разбираться в ETL/DAG и lineage, понимать логику трансформаций и взаимодействовать с Data Engineer.
• Формулировать требования к витринам и данным, участвовать в приёмке результатов.
• Контролировать качество данных и участвовать в развитии Data Governance.
• Для Senior — задавать стандарты аналитики, методологии и качества данных, проводить code review и менторить коллег.

Что важно

• Уверенный SQL: CTE, оконные функции, сложные запросы и базовая оптимизация.
• Опыт работы с DWH и распределёнными СУБД: Greenplum, ClickHouse, Vertica и/или аналогами.
• Понимание моделирования данных: факты, измерения, SCD, star/snowflake.
• Понимание слоёв DWH: staging → core → витрины.
• Умение читать ETL-код и Airflow DAG без необходимости самостоятельно разрабатывать пайплайны.
• Python (Pandas) — для анализа и автоматизации.
• Git — уверенная работа с репозиториями и версионированием.
• Понимание принципов Data Quality, Data Governance и lineage.

Будет плюсом

Опыт в финтехе или банкинге: платежи и транзакции, кредиты, расчёты и сверки, риск-метрики, AML/KYC, антифрод.

Для Senior дополнительно

Ожидаем системное мышление, самостоятельность в принятии решений, опыт проектирования аналитических витрин на уровне требований, развитые навыки наставничества и способность задавать единые стандарты аналитики и качества данных.

Business Analyst (Strong Middle) — Client Analytics & Forecasting

📍 Алматы | Full-time | Office 💰 От 400 000 до 650 000 KZT + бонусы (финальный оффер зависит от уровня экспертизы)

О компании

Biometric.Vision — международная AI-компания, разрабатывающая решения в области Face Biometrics, Digital Identity, KYC, AML, Fraud Prevention и Identity Verification.

Нашими технологиями пользуются банки, финтех-компании, криптоплатформы, телеком-операторы и государственные организации. Мы создаем production-grade AI-продукты для международных рынков.

Мы ищем Business Analyst с сильной математической базой в команду Client Success / Accounting. Вы станете опорой процесса автоматизации, качества данных, отчётности, дашбордов и прогнозирования клиентских и финансовых метрик компании.

Чем предстоит заниматься

• Строить регулярную и ad-hoc отчётность по клиентским, операционным и финансовым метрикам
• Очищать, валидировать и готовить сырые данные для аналитики и автоматизации
• Строить и поддерживать дашборды
• Прогнозировать клиентские и финансовые показатели, анализировать отклонения план/факт
• Поддерживать процессы автоматизации: формулировать логику, готовить данные, помогать с ТЗ
• Работать в связке с tech lead и командой разработки, превращая анализ в рабочие инструменты
• Периодически взаимодействовать с международными партнёрами/провайдерами на английском языке
• Фокус нагрузки: отчётность (30%) · ad-hoc анализ (30%) · прогнозирование (30%) · дашборды (10%)

Обязательные требования

• Уровень Strong Middle с крепкой математической/количественной базой, включая математическую статистику
• Уверенный SQL и Python (pandas, numpy) для анализа и автоматизации данных
• Опыт работы с базами данных и репликами
• Опыт в финансовой и/или операционной аналитике, включая прогнозирование
• Умение превращать сырые, неструктурированные данные в надёжный результат
• Опыт прямого взаимодействия с командой разработки/инженерами
• Английский язык на уровне B2+ (для коммуникации с провайдерами)
• Практический, процессный опыт работы с LLM-инструментами (Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor и др.) — не разовые промпты, а встраивание AI в цепочку данные → анализ → отчёт/ТЗ → автоматизация
• Понимание ограничений LLM, необходимости проверки результатов и рисков качества данных/конфиденциальности

Будет большим плюсом

• Опыт написания бизнес-логики/требований для автоматизации
• Понимание клиентских метрик, retention и unit-экономики

Технический стек

• SQL
• Python (pandas, numpy)
• Математическая статистика
• Базы данных и реплики
• Инструменты построения дашбордов и отчётности
• Excel / Google Sheets
• LLM-инструменты для анализа и автоматизации

AI-First Analytics (обязательное требование) Мы ожидаем активное использование AI-инструментов в ежедневной работе:

• ChatGPT
• Claude
• Gemini
• Cursor
• AI-assisted анализ и подготовка данных
• Prompt Engineering
• AI-driven Research Workflows
• LLM API Integrations для автоматизации отчётности

Мы ценим

• Умение отличать поверхностный анализ от надёжного, воспроизводимого результата
• Самостоятельность в принятии аналитических решений
• Высокую скорость обучения и адаптации
• Инженерный подход к решению сложных задач
• Ориентацию на качество, точность прогнозов и масштабируемость решений