Роль охватывает стратегию BI, руководство командой и управление данными, но сочетание лидерства с личной разработкой отчетности может сделать нагрузку высокой.
Широкая зона ответственности
Понятные требования
Поддержка развития
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Архитектор аналитических систем (BI) (BI и Data Governance): Развитие BI-архитектуры, аналитической команды и единой системы отчетности с акцентом на внедрение BI-систем, управление данными и развитие self-service аналитики. Focus on проектирование хранилищ данных, создание интерактивных дашбордов, стандартизацию метрик и повышение качества данных.
Локация: Москва, улица Земляной Вал, 9; гибридный формат работы, офис расположен в 5 минутах от метро Курская.
Компания
АКРИХИН — компания, развивающая корпоративную аналитику и BI-инфраструктуру.
Что делать
Определять стратегические направления, методологии, инструменты и стандарты для команды аналитиков.
Разрабатывать и поддерживать BI-дашборды и Ad-Hoc-отчётность.
Нанимать, адаптировать, наставлять и развивать аналитиков; распределять бизнес-запросы, приоритизировать задачи и проводить ревью отчётов и дашбордов.
Взаимодействовать с бизнес-заказчиками, выявлять потребности в аналитике и представлять результаты.
Выстраивать единый процесс сбора и приоритизации запросов бизнеса, включая взаимодействие с подрядчиками.
Развивать культуру данных, self-service аналитику, единые метрики и справочники, Data Governance, MDM, Data Catalog и Lineage; выбирать BI-систему, контролировать качество данных и автоматизировать отчётность.
Требования
Высшее образование.
От 5 лет опыта в роли Team Lead, Head of Analytics или Lead Data Analyst в области аналитики.
Опыт внедрения или замены BI-систем.
Глубокий опыт построения интерактивных дашбордов в Tableau, Power BI, Ya.DataLens, Fine BI или аналогах, включая управление правами.
Экспертный SQL: сложные joins, оконные функции и CTE; продвинутый уровень M и DAX; Python и R для анализа данных и автоматизации.
Знание основ построения хранилищ данных: слои ODS/DDS/CDM и схемы «звезда»/«снежинка».
Понимание статистики и методов проверки гипотез: A/B-тесты, доверительные интервалы и регрессионный анализ.
Культура и преимущества
Официальное трудоустройство и конкурентоспособная заработная плата.
Корпоративная программа премирования и ежегодный пересмотр вознаграждения по принципу pay for performance.
Добровольное медицинское страхование со стоматологией, страхование жизни и от несчастных случаев.
Оплата мобильной связи, мобильный телефон и ноутбук.
Развивающие корпоративные программы в рамках индивидуальных планов развития.
Завтраки в офисе.
Будьте осторожны
Если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого. Это мошенники. Обязательно жмите «Пожаловаться» или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →