Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Ищем Data Analyst в крупную технологическую компанию, которая развивает продукты для международных рынков в entertainment-индустрии.
Задачи:
— развивать систему продуктовых и бизнес-метрик: определять логику расчета, следить за качеством данных и помогать командам правильно использовать метрики;
— разбираться в задачах, где на старте еще нет четко сформулированного аналитического запроса: уточнять проблему, выбирать методологию и строить план исследования;
— проводить A/B-тесты: оценивать целесообразность эксперимента, рассчитывать и анализировать результаты, искать возможности повысить его бизнес-ценность;
— проводить продуктовые исследования, формулировать и проверять гипотезы;
— работать с большими массивами данных с помощью SQL и Python;
— искать причины изменений в метриках и превращать результаты анализа в понятные выводы для бизнеса и продуктовой команды;
— презентовать результаты исследований и обсуждать их с заказчиками;
— совместно с Data Engineers работать с ETL-процессами и подготовкой данных для аналитики;
— создавать витрины и дашборды в Tableau.
Требования:
— сильный SQL: уверенная работа со сложными запросами и большими объемами данных;
— уверенный Python для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy;
— хорошее понимание статистики: статистические тесты, корреляционный и регрессионный анализ и другие методы, необходимые для продуктовой аналитики;
— практический опыт проведения и анализа A/B-тестов;
— опыт продуктовых исследований и проверки гипотез;
— умение не просто получить цифры, а разобраться, что за ними стоит и почему изменились показатели;
— опыт работы с web- или mobile-аналитикой;
— опыт работы с BI-инструментами, например Tableau или Power BI;
— опыт работы со Spark и Iceberg;
— умение самостоятельно вести аналитическую задачу: разобраться в неопределенной постановке, декомпозировать проблему, выбрать подход и понятно объяснить результаты коллегам из бизнеса и продукта.
Будет плюсом:
— опыт работы с dbt;
— понимание Airflow и опыт работы с DAG;
— понимание принципов Data Lake;
— знакомство с современными подходами к организации данных, например Data Mesh.
Условия:
— full-time;
— удаленный формат работы;
— гибкое начало рабочего дня;
— корпоративная техника;
— испытательный срок 3 месяца;
— расширенный пакет бенефитов после испытательного срока: медицинская страховка, бюджет на спорт / языки / дополнительное медицинское покрытие, дополнительные оплачиваемые дни отдыха;
— внутренние технические встречи, тренинги и возможность участия в профессиональных конференциях и обучении.
Требуется свободный разговорный русский язык.
Процесс:
Знакомство с рекрутером → короткий технический скрининг → SQL-секция → интервью по аналитическим навыкам → встреча с командой.
Для кандидатов на Senior-уровень предусмотрен дополнительный аналитический кейс.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.