Стажер Аналитик данных (Data Analyst) [DataGov, МТС Веб Сервисы]

Location: Москва Workplace: Гибридный О компании 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. Обязанности - 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.