Аналитик данных / BI-аналитик (PostgreSQL, DataLens)

Локация: Тюмень; работа на месте работодателя или в гибридном формате

Зарплата: от 90 000 ₽ в месяц до вычета налогов

Компания

Земляне Девелопмент развивает собственную систему аналитики для девелоперов и внутренних проектов, используя данные о продажах недвижимости, рекламе, клиентах и рынке новостроек.

Что делать

• Работать с большими массивами данных о застройщиках, жилых комплексах, объектах, сделках, продажах, ценах и ипотеке.
• Проверять качество исходной информации, находить ошибки, дубли, аномалии и несоответствия между источниками.
• Писать SQL-запросы в PostgreSQL, объединять данные из разных источников и продумывать связи между сущностями.
• Создавать датасеты, расчетные показатели, графики, таблицы и дашборды в Яндекс DataLens.
• Строить сквозную воронку от рекламы и лида до звонка, встречи, бронирования, сделки и выручки.
• Анализировать причины отказов, снижения конверсии и проблем на этапах клиентской воронки, включая данные телефонных разговоров.

Требования

• Уверенное владение Excel или Google Sheets.
• Знание SQL и понимание принципов работы реляционных баз данных.
• Умение работать с большими таблицами, проверять данные и находить ошибки.
• Системное и аналитическое мышление, способность самостоятельно разбираться в новых задачах.
• Готовность понимать логику интеграций между PostgreSQL, CRM, рекламными кабинетами, коллтрекингом, API и файлами Excel/CSV.
• Опыт не требуется.

Хорошо, если есть

• Опыт работы с PostgreSQL, Яндекс DataLens, Power BI, Tableau или Looker.
• Знание Python и опыт работы с API.
• Опыт работы с Bitrix24 или другими CRM.
• Опыт маркетинговой, продуктовой или бизнес-аналитики, а также в сфере недвижимости.
• Интерес к анализу расшифровок разговоров, AI и автоматизации аналитических процессов.

Культура и преимущества

• Полная занятость в Тюмени с возможностью гибридного формата.
• ChatGPT, Codex и другие AI-инструменты используются для ускорения аналитической работы.
• AI-инструменты применяются для написания SQL, анализа данных, поиска ошибок, работы с API и автоматизации рутины.
• Работа предполагает самостоятельное определение необходимых данных, источников, способов проверки и формата представления результатов.