Аналитик BI

Был больше месяца назад

150 000 ₽

22 года (родился 14 апреля 2003)

Иркутск, удаленная работа, готов к переезду

Занятость

полная занятость

Гражданство

не указано

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Профессиональные навыки

SQL
MS Excel
Power BI
Анализ данных
Python
Аналитическое мышление
MS PowerPoint
Работа с большим объемом информации
Power Query
Работа с базами данных
Показать еще

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 1 год и 5 месяцев

- Июль 2024 – работает сейчас
- 1 год и 5 месяцев
Аналитик BI
Эн+ Диджитал, Иркутск
Аналитик
Обязанности и достижения:
Обязанности: Сбор и формализация требований бизнеса, написание ТЗ и согласование критериев приемки (DoD). Проектирование витрин и моделей DWH (звезда/снежинка), настройка регламентных загрузок. Разработка SQL-скриптов и процедур в MS SQL Server и PostgreSQL/Greenplum (оптимизация запросов, индексация, партиционирование). Построение ETL/ELT-процессов в Apache Airflow: даги, мониторинг, алертинг, SLA. Подготовка и публикация дашбордов в Apache Superset и Power BI (DAX/Measures, RLS). Подготовка аналитических выборок, A/B-проверок гипотез, расчёт метрик (LTV, CR, ARPU, когортный анализ). Разработка отчётных форм в Excel (Power Query/Pivot, формулы, макросы при необходимости). Интеграция данных из внешних источников/API, контроль качества данных (data quality checks). Автоматизация расчётов и вспомогательных сервисов на Python (pandas, SQLAlchemy) и C# (консольные/службы). Ведение план-графика проекта: декомпозиция задач, оценка сроков, управление рисками, отчётность по статусу. Документация: схемы данных, регламенты обновлений, пользовательские инструкции. Взаимодействие с продактом/заказчиком: демо, обучение пользователей, сбор обратной связи и развитие аналитики. Достижения: Сократил время обновления витрин на 100% за счёт оптимизации запросов и партиционирования в Greenplum. Перевёл более 100 ручных отчётов в Power BI/Superset, снизив трудозатраты аналитиков. Улучшил качество данных: внедрил data quality checks (дубликаты/пропуски/целостность), снизив количество инцидентов на 50%. Автоматизировал расчёты на Python/C#, уменьшив цикл подготовки отчётов с 2 часов до 30 минут. Реализовал RLS и единую модель в Power BI, обеспечив безопасный доступ 10 подразделений к актуальным метрикам. Провёл внедрение план-графика проекта (TЗ → разработка → тест → релиз), что позволило укладываться в сроки в 100% случаев.