Компания МТС Банк ищет системного аналитика DWH (Oracle). Команда занимается финансовой и управленческой отчетностью, основная задача — работа с хранилищем данных (DWH), построение финансового результата, расчётов и отчётов. Ключевая предметная область: финансовый учёт в банке (бухгалтерские счета, проводки, локация). Текущий стек — Oracle, в планах переход на современные инструменты (Spark, Airflow).
Задачи:
— взаимодействовать с бизнес-заказчиками по вопросам сбора, анализа и формализации требований к данным для обязательной отчетности
— выбирать системные решения для обеспечения полноты, доступности и качества необходимых данных
— документировать, систематизировать и унифицировать витрины данных и аналитической отчетности
— строить логические модели данных, описания показателей отчетности
— взаимодействовать с командой разработки хранилища данных и аналитическое сопровождение процесса разработки
— принимать участие в тестировании и приёмке готового функционала
Требования:
— понимание архитектуры и принципов работы хранилищ данных и аналитических систем
— понимание основных задач и принципов управления данными
— опыт разработки или бизнес-анализа витрин, отчетности на базе хранилища данных
— опыт разработки документов (FSD, модель данных, методики расчета показателей)
— опыт построения эффективных коммуникаций, проведения совещаний, выявления и формулирования бизнес и технических требований
— знание SQL на уровне написания базовых запросов (предпочтительно СУБД Oracle)
— знание Excel на продвинутом уровне
— опыт работы с BI средствами на уровне аналитика/разработчика (предпочтительно MS Power BI)
Требования:
— знание SQL, Power BI, Oracle, Python
— опыт работы в данном направлении от 2-х и более лет
— знание продуктовых методов, опыт расчета бизнес-кейсов
— умение видеть за числами действия реальных пользователей и объяснить, почему изменилось их поведение
— проактивный подход в решении задач: способность самостоятельно разобраться в любой ситуации, задать правильные вопросы, собрать необходимую информацию и сделать выводы для принятия наилучшего решения
Задачи:
— анализировать источники данных
— строить воронки продаж
— собирать требования для построения консолидированных витрин с аналитическими данными
— проводить А/Б тесты
— строить регулярную отчетность и дашборды для цифровой платформы банка
— рассчитывать бизнес-кейсы
— проверять гипотезы
Требования:
— знание SQL, Power BI, Oracle, Python
— опыт работы в данном направлении от 2-х и более лет
— знание продуктовых методов, опыт расчета бизнес-кейсов
— умение видеть за числами действия реальных пользователей и объяснить, почему изменилось их поведение
— проактивный подход в решении задач: способность самостоятельно разобраться в любой ситуации, задать правильные вопросы, собрать необходимую информацию и сделать выводы для принятия наилучшего решения
Задачи:
— анализировать источники данных
— строить воронки продаж
— собирать требования для построения консолидированных витрин с аналитическими данными
— проводить А/Б тесты
— строить регулярную отчетность и дашборды для цифровой платформы банка
— рассчитывать бизнес-кейсы
— проверять гипотезы
Москва
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Требования:
— знание SQL, Power BI, Oracle, Python
— опыт работы в данном направлении от 2-х и более лет
— знание продуктовых методов, опыт расчета бизнес-кейсов
— умение видеть за числами действия реальных пользователей и объяснить, почему изменилось их поведение
— проактивный подход в решении задач: способность самостоятельно разобраться в любой ситуации, задать правильные вопросы, собрать необходимую информацию и сделать выводы для принятия наилучшего решения
Задачи:
— анализировать источники данных
— строить воронки продаж
— собирать требования для построения консолидированных витрин с аналитическими данными
— проводить А/Б тесты
— строить регулярную отчетность и дашборды для цифровой платформы банка
— рассчитывать бизнес-кейсы
— проверять гипотезы
Задачи:
— принимать решения через данные совместно с продуктовыми командами
— выбирать и декомпозировать бизнес-метрики через финансовую модель
— разрабатывать калькуляторы для оценки влияния изменений ставки, одобрения, удержания на P&L
— писать бизнес-требования к продуктовым изменениям с обоснованием
— коммуницировать с заказчиками для выявления потребностей и подсвечивания рисков
— проектировать и развивать модели доходности кредитных продуктов
— считать юнит-экономику новых проектов и оценивать текущие
— оценивать результаты запусков, анализируя причины успеха или неуспеха в цифрах
— строить дашборды в Power BI для управленческой и продуктовой аналитики
— анализировать динамику юнит-экономики, конверсии и финансового результата, а не только планы продаж
Требования:
— опыт продуктовой или финансовой аналитики от 2 лет
— продвинутый SQL
— опыт разработки и поддержки продукта: юнит-экономика, когортный анализ, P&L на уровне продукта
— навыки визуализации в BI (Power BI, Tableau, Superset)
— понимание взаимосвязи денежных потоков, риска и LTV с продуктовыми метриками
Будет плюсом:
— знание банковских и кредитных продуктов
— опыт расчёта калькуляторов доходности и сценарного моделирования
Задачи:
— Взаимодействовать с бизнес-заказчиками по вопросам сбора, анализа и формализации требований к данным
— Настраивать автоматические проверки для выявления аномалий и дублей в базах данных
— Координировать работы команд для исправления системных ошибок в данных
— Участвовать в описании датасетов и настройке каталога данных
— Заниматься формированием и ведением бизнес-глоссария
— Создавать дашборды и отчеты в рамках практик Управления данными
— Участвовать в создании внутренних политик и стандартов работы с данными
— Взаимодействовать с командой разработки платформы данных
— Участвовать в тестировании и приёмке готового функционала
Требования:
— Понимание принципов Data Governance: политики, стандарты, роли и ответственность
— Знание концепций Data Quality, Data Lineage
— Уверенный SQL
— Знание/ опыт работы с Power BI, Qlik Sense или другим BI-инструментом
Будет плюсом:
— Знание Python
— Опыт работы в области управления данными, аналитики или смежных ролях
— Практический опыт работы с инструментами Data Catalog/ Data Quality
Стажерский трек рассчитан на 6 месяцев по срочному трудовому договору под руководством опытного наставника.
Компания МТС Банк ищет аналитика данных, который будет отвечать за корректность учета и построение системы мониторинга остатков в банковских системах.
Задачи:
— выстроить прозрачную систему контроля движения денежных средств и остатков по парным счетам (ДЗ/КЗ)
— выявлять и объяснять расхождения между системами
— строить систему мониторинга остатков счетов ДЗ/КЗ
— анализировать движение денежных средств
— сверять системы и искать аномалии
— анализировать и объяснять расхождения
— взаимодействовать с операционным блоком, бизнесом и финансами, а также с командами разработки АБС, процессинга и DWH
Требования:
— уверенный SQL (сложные joinы, оконные функции, агрегация)
— опыт работы с транзакционными/финансовыми данными
— умение разложить поток денег на этапы и связать их между собой
— способность находить расхождения и объяснять их причины
— системное мышление
— внимание к деталям и аккуратность
Будет плюсом:
— опыт реконциляции, сверок, финансового контроля
— понимание бухгалтерских проводок
— опыт работы с банковскими системами (АБС, процессинг)
— опыт проектирования витрин данных
— power bi / bi-инструменты
— python
Задачи:
— оценка структуры, качества и динамики кредитного портфеля. Мониторинг рисковых параметров, выявление и прогнозирование проблемных сегментов заемщиков;
— анализ влияния продуктовой стратегии на показатели портфеля;
— проведение и аналитика A/B тестов для оценки эффективности продуктовых и маркетинговых решений. Поиск и оценка новых источников данных для улучшения качества принятия решений;
— оценка влияния макроэкономических факторов на кредитный портфель;
— тесное сотрудничество со смежными подразделениями (продукты, взыскание, маркетинг) для оптимизации общих бизнес-процессов;
— подготовка регулярных и ad-hoc отчетов о состоянии кредитного портфеля для руководства.
Требования:
— умение работать с большим объемом информации, анализировать данные;
— SQL, Python, навык построения отчетности в Power BI будет плюсом, владение Excel на высоком уровне (в т.ч. сложные формулы, сводные таблицы);
— основы математического моделирования;
— высшее математическое/техническое/экономическое образование;
— коммуникабельность, умение работать в команде, аналитический склад ума, внимание к деталям.
Условия:
— работа в компании-лидере на рынке микрофинансовых услуг;
— официальное трудоустройство по ТК РФ: полный социальный пакет, включая оплачиваемые отпуска и больничные, ДМС;
— работа с профессиональной командой, с наставниками, где ценят усилия и результаты каждого сотрудника, честны, открыты и уважительны друг к другу;
— удаленный или гибридный формат работы;
— ежегодные конференции, тимбилдинги, митапы и другие мероприятия;
— дружелюбная атмосфера и развитая корпоративная культура, где инициируются изменения и всегда готовы к любым вызовам.
Задачи:
— управление и развитие продуктового портфеля бренда;
— операционная ответственность за рост продаж и рентабельность портфеля;
— обеспечение полного цикла вывода продуктов: от формирования концепции и постановки ТЗ на разработку до запуска в дистрибуцию;
— проведение регулярного анализа рынка, категорий, потребительского поведения и конкурентного окружения;
— пост-лонч аналитика продаж и оценка эффективности запусков;
— построение оптимальной ассортиментной матрицы портфеля, включая запуск новинок и оптимизацию неэффективных наименований;
— подготовка ТЗ на разработку новых продуктов, участие в разработке рецептур и концепций, обеспечение баланса «качество — себестоимость — срок вывода — потенциал объема продаж»;
— разработка и согласование бренд- и коммуникационных стратегий с руководством и HQ;
— организация и реализация онлайн- и офлайн-активностей, работа с упаковкой, POS-материалами и промо;
— постановка задач агентствам, контроль сроков, бюджета и приемка выполненных работ;
— планирование маркетинговой деятельности (Marketing Plan / Brand Plan / Category Plan), подготовка отчетности и ведение бюджета;
— контроль продуктов private label с целью сохранения собственных УТП, соблюдения лицензионных обязательств и др.
Требования:
— опыт работы маркетинг-/бренд-/продукт-менеджером в food/FMCG выпечка, кулинария, ингредиенты, кондитерка, wellness, бакалея или смежные категории;
— подтвержденный опыт управления продуктовым портфелем и успешного вывода новых продуктов на рынок;
— опыт проведения маркетинговых исследований и анализа рынка, продаж, конкурентов и потребителей;
— опыт работы с собственным производством/контрактными площадками и маркетинговыми агентствами;
— развитые аналитические навыки, умение принимать решения и находить эффективные решения в условиях ограниченных ресурсов;
— опыт реализации онлайн- и офлайн-активностей;
— свободный английский язык;
— владение Excel, PowerPoint, базовые знания Power BI и 1С ERP;
— опыт ребрендинга и знание требований к упаковке и маркировке будет преимуществом;
— практический подход, ответственность и готовность работать в матричной структуре с HQ.
Условия:
— оклад + годовой бонус;
— ДМС;
— гибридный формат работы;
— подчинение коммерческому директору.
Задачи:
— построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников;
— работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины;
— оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster для своевременного и безошибочного обновления данных в отчетах;
— управление хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов;
— визуализация смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset для поддержки бизнес-решений;
— оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности системы отчетности.
Требования:
— уверенное владение SQL (сложные выборки, агрегатные функции, оптимизация запросов);
— понимание устройства реляционных баз данных, в частности PostgreSQL, и принципов построения аналитических хранилищ;
— базовые знания Python, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач;
— аналитический склад ума, способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию.
Желательный опыт:
— опыт создания дашбордов в BI-инструментах (Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных);
— понимание концепций ETL/ELT;
— понимание архитектуры данных, разницы между OLTP и OLAP системами (например, использование Clickhouse для аналитики);
— интерес к современным инструментам DBT и оркестраторам данных (Airflow, Dagster).
Условия:
— срочный трудовой договор на 3 месяца;
— график 5/2, не более 30 часов в неделю;
— возможна удалённая, офисная или гибридная работа;
— стажировка доступна студентам любых ВУЗов и форм обучения, включая заочную и магистратуру.
Задачи:
— построение ETL-процессов: разработка и настройка конвейеров по сбору и трансформации данных из различных источников;
— работа с современным стеком трансформации: освоение и применение DBT для превращения «сырых» данных в чистые аналитические витрины;
— оркестрация данных: настройка и поддержка рабочих процессов (pipelines) в Dagster для своевременного и безошибочного обновления данных в отчетах;
— управление хранилищами: работа с Postgres и высокопроизводительной колончатой базой данных Clickhouse для обеспечения скорости работы отчетов;
— визуализация смыслов: разработка интерактивных BI-отчетов в Apache Superset для поддержки принятия бизнес-решений;
— оптимизация выборок: анализ и ускорение тяжелых запросов для повышения производительности системы отчетности.
Требования:
— уверенное владение SQL (сложные выборки, агрегатные функции, оптимизация запросов);
— понимание устройства реляционных баз данных, в частности PostgreSQL, и принципов построения аналитических хранилищ;
— базовые знания Python, умение писать скрипты для обработки данных и автоматизации простых задач;
— аналитический склад ума, способность работать с большими массивами данных, выявлять закономерности и структурировать информацию.
Желательный опыт:
— создание дашбордов в BI-инструментах (Apache Superset, Tableau, Power BI или аналогичных);
— понимание концепций ETL/ELT;
— понимание архитектуры данных, разницы между OLTP и OLAP системами (например, использование Clickhouse для аналитики);
— интерес к современным инструментам DBT и оркестраторам данных (Airflow, Dagster).
Условия:
— срочный трудовой договор на 3 месяца;
— график 5/2, не более 30 часов в неделю;
— возможность работы удаленно, в офисе или в гибридном формате;
— стажировка открыта для студентов любых ВУЗов и форм обучения, включая заочную и магистратуру.
Задачи:
— Оценить и модернизировать существующее решение на Microsoft Power Platform.
— Определить целевую архитектуру и возглавить технический дизайн масштабируемой и безопасной реализации.
— Провести техническую оценку существующего приложения Power Apps, потоков Power Automate, слоя данных, отчетности Power BI и четырех точек интеграции.
— Поддержать исследование профилирования регуляторных данных и включить результаты в целевую архитектуру решения.
— Определить и оценить варианты исправления и перестройки с учетом стоимости, поддержать окончательную техническую рекомендацию.
— Подготовить детальный и укомплектованный план реализации фазы 2.
— Спроектировать консолидированную модель сущностей Dataverse и определить архитектуру рабочих процессов и бизнес-логики.
— Определить целевую архитектуру интеграции по четырем точкам интеграции.
— Настроить модель доступа Entra ID для лицензированных и нелицензированных пользователей.
— Настроить общую архитектуру Azure API Management, Key Vault и мониторинга для поддержки интеграций.
— Подготовить техническую документацию для передачи реализованного решения.
Требования:
— Глубокий практический опыт с Microsoft Power Platform, включая Power Apps (canvas и model-driven), Power Automate, Dataverse, Power Pages и Power BI.
— Опыт проектирования схем Dataverse и ролей безопасности.
— Опыт архитектуры Azure с API Management, Azure Functions, Key Vault, Entra ID/SSO и Azure Monitor/Application Insights.
— Опыт проектирования архитектур интеграции предприятий, включая интеграции с изменяющимися или мигрирующими API.
— Опыт интеграции корпоративных приложений с ERP-системами.
— Опыт проектирования моделей идентификации и доступа для лицензированных и нелицензированных пользователей.
— Хорошее понимание моделей лицензирования Microsoft Power Platform, включая лицензирование Dataverse на пользователя и лицензирование Power Pages на основе емкости/сессий.
— Опыт оценки существующих решений и определения стратегий модернизации, исправления или перестройки.
Опционально:
— Опыт интеграции с SAP.
Условия:
— Локация: только США или Канада.
— Временная зона: перекрытие 6 часов с восточным часовым поясом США.
— Занятость: примерно 30 часов в неделю на фазе 1 и 10 часов в неделю на фазе 2.
Задачи:
— Проведение оценки показателей рекламных кампаний: стоимость, привлеченный трафик, уровень заказов.
— Анализ факторов, воздействующих на результаты кампании, с целью оценки возможности будущего улучшения.
— Сбор статистики по работе рекламных кампаний и построение прогнозов эффективности по запуску новых кампаний.
— Формирование оценки план/факт по проведенным рекламным кампаниям в течение сезона.
— Подготовка отчетности в формате Excel и Power Point, раскрывающей ключевые метрики рекламной кампании и выводы по эффективности ее проведения, а также предложение мер по дальнейшей оптимизации.
— Отслеживание показателей воронки продаж (трафик, конверсии, заказы, продажи) и сегментирование ассортимента по различным степеням необходимого наращивания трафика и/или конверсии.
— Анализ сезонности продаж и предложение по продвижению категорий/брендов в течение сезона.
Требования:
— Знание функционала личных кабинетов маркетплейсов (Wildberries, Ozon, Lamoda, Yandex).
— Высокая степень аналитического мышления.
— Навыки работы с аналитическими инструментами BI и Tableau.
— Навыки работы со стандартным ПО: MS Word, MS Power Point, MS Outlook — уверенный пользователь, MS Excel — на уровне эксперта.
— Образование: математическое, экономическое, маркетинговое.
— Владение программами: Excel — продвинутый уровень (сводные таблицы, Power Pivot/Query, формулы, макросы).
Условия:
— Формат работы: гибрид (посещение офиса 1-2 раза в неделю).
— Гибкое начало дня: старт в 8:00, 9:00 или 10:00 утра.
— Кафетерий льгот: выбор льгот из широкого спектра опций (ДМС со стоматологией, спорт, мобильная связь, обучение, отдых за городом, карты здоровья, страхование от несчастных случаев).
— Комплексная система обучения: внутренние и внешние программы развития.
— Образовательные партнерства: скидки на обучение в Skyeng, Lerna (Skillbox, Geekbrains), Яндекс Практикум, Language Link, Novakid.
— Скидка на питание в офисе компании.
— Корпоративная скидка на товары компании.
— Спортивная жизнь компании: корпоративные спортивные секции и тренировки; оплачиваемые слоты на забеги и спортивные мероприятия, ежегодная спартакиада.
— Программа скидок и привилегий BestBenefits.
— Расширенная программа лояльности: премиальные фитнес-центры (World Class, X-fit, Fitmost), медицинские услуги (KDL, Gemotest), банковские продукты, специальные тарифы связи и бронирование отелей.
— Подарки к новому году для сотрудников и их детей.
— Паркинг (через бронирование).
О позиции
Разработка дашбордов и аналитики на Apache Superset с элементами AI для поддержки экспертизы лекарственных средств и медицинских изделий.
Обязанности
• Разработка и поддержка интерактивных дашбордов в Apache Superset
• Написание и оптимизация сложных SQL-запросов, создание витрин данных
• Кастомизация дашбордов (Jinja, CSS, Python)
• Внедрение AI/ML-решений для аналитики и прогнозирования
• Взаимодействие с заказчиками, сбор требований, презентация результатов
Требования
• Высшее техническое / ИТ-образование
• Опыт BI-разработчика от 2 лет
• Опыт работы с Apache Superset от 1 года
• Продвинутый SQL
• Опыт работы с PostgreSQL / ClickHouse / MS SQL
• Знание Python (Pandas, SQLAlchemy)
• Понимание DWH и моделирования данных
Будет плюсом: опыт AI/ML в аналитике, Power BI/Tableau, Airflow, работа в фарме или госсекторе.
Условия
• Зарплата от 500 000 тенге
• Работа в офисе в Астане
• Социальный пакет по ТК РК
• Участие в проектах цифровизации государственной экспертизы
Задачи:
— Анализ бизнес- и операционных данных
— SQL-запросы и работа с PostgreSQL, MongoDB
— Подготовка отчётности и дашбордов в Power BI
— Расчёт KPI, ad-hoc аналитика, поиск закономерностей и аномалий
— Обработка и автоматизация данных с помощью Python
Требования:
— Опыт Data Analyst от 2 лет
— Уверенный SQL
— Практический опыт с PostgreSQL и MongoDB
— Python (pandas), Power BI
— Аналитическое мышление и понимание бизнес-метрик
— MongoDB Aggregation Pipeline будет плюсом
Условия:
— Собственные IT-продукты в логистике и e-commerce
— Реальные возможности карьерного и профессионального роста.
— Корпоративные мероприятия, льготная программа Invictus GO и динамичная корпоративная культура.
ОфисmiddleАлматы
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 5 · Job Hunters