Аналитик данных

Группа «Самолет» — ведущий российский застройщик и работодатель в строительной отрасли, основанный в 2012 году. Мы проектируем современные кварталы и формируем новую среду жизни, учитывая потребности регионов.

Наши ценности

#КОДСамолета

• Команда и клиент (Внутренний и внешний):

Мы партнеры для всех, кто выбирает Самолет — для сотрудников, для жителей, для наших клиентов

• Ответственность:

Я отвечаю за результат и отношусь к делу, как к своему

• Драйв:

Мы не ждем, мы — действуем! Наши решения определяют будущее Самолета

Чем предстоит заниматься

• Глубокое погружение в контекст бизнес-области и прохождение пути формирования данных от их загрузки из первоисточников до формирования витрин для бизнес-пользователей;
• Прототипирование таблицы, составление маппинга атрибутов, составление сложных sql-запросов на выборку и агрегацию данных;
• Формирование функциональных требований и передача задач на разработку;
• Взаимодействие с заказчиками, коллегами из смежных подразделений по источникам данных и витринам, а также с инженерами данных и специалистами качества данных;
• Формирование артефактов в виде описаний по таблицам и атрибутам источников данных;
• Следование практикам scrum и участие в совершенствовании процессов команды:
• Для нас важно:
• • Умение эффективно взаимодействовать с заказчиками;
• • Умение и готовность адаптировать свои представления к текущим техническими и технологическими решениям;
• • Умение ясно формулировать и аргументировать свою позицию в устной и письменной форме, разъяснять её в ходе технологических встреч с командой

Что для этого понадобится

• Опыт работы на позиции аналитика данных, системного аналитика или бизнес-аналитика в IT-сфере — от 5 лет;
• Предпочтение — компании с масштабными системами хранения данных, цифровыми платформами, продуктами на базе Big Data;
• Глубокое понимание принципов построения хранилищ данных (Data Warehouse): Архитектуры: Kimball, Inmon, star schema, snowflake. Моделирование данных: измерения, факты, суррогатные ключи, slowly changing dimensions (SCD);
• Понимание ETL/ELT-процессов, индексации, кэширования;
• Опыт прототипирования таблиц и маппинга атрибутов: Умение отображать трансформации данных от источника до конечного представления (например, из логов → витрина по пользователям);
• Работа с метаданными: документирование типов данных, бизнес-смыслов, источников, обновления;
• Опыт ведения документации в wiki-системах (Confluence, Notion, GitBook): Создание и поддержка структурированной документации: схемы данных, метрики, бизнес-правила, требования;
• Использование шаблонов, версионирования, индексации;
• Опыт формирования функциональных требований (FRD, user stories, acceptance criteria): Умение переводить бизнес-потребности в технические спецификации;
• Работа с Jira, Trello, Azure DevOps — оформление задач, согласование с разработчиками;
• Опыт взаимодействия с коллегами смежных подразделений (IT, Product, DevOps, Data Engineering) и внешними поставщиками данных: Умение вести переговоры, согласовывать сроки, разрешать конфликты;
• Понимание процессов передачи данных, SLA, качества, безопасности;
• Отличное знание SQL — продвинутый уровень: Умение писать сложные, оптимизированные запросы: JOIN (все типы), CTE, рекурсивные запросы, оконные функции (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD);
• Агрегации, группировки, фильтрация по времени и условиям;
• Оптимизация производительности (индексы, планы выполнения);
• Работа с большими объёмами данных (миллионы строк);
• Будет плюсом (необязательно, но высоко ценится):
• Опыт работы с PySpark / Spark SQL — для обработки данных в распределённых средах (Databricks, AWS EMR, Google Dataproc);
• Опыт использования Git — для версионирования SQL-скриптов, документации, метаданных;
• Опыт работы с каталогом данных (Data Catalog): Например, AWS Glue Data Catalog, Apache Atlas, Collibra, Alation;
• Умение искать, описывать, документировать данные в каталоге;
• Опыт в аналитике продуктов (product analytics): Воронки, retention, cohort-анализ, A/B-тестирование, метрики вовлечённости;
• Знание инструментов визуализации: Power BI, Tableau, Looker — для построения витрин и отчётов. Сертификаты: AWS Certified Data Analytics, Google Data Engineer, Microsoft DP-203, CBAP, PMI-PBA.

Что мы предлагаем для комфортной работы

• Все официально. Оформление по ТК РФ и полностью белая зарплата;
• Настройка удобного формата работы. На старте ты можешь согласовать комфортное время и место работы в зависимости от твоей роли. У нас есть позиции на удаленке, в офисе, а также в гибридном формате;
• Развитие и обучение. Мы постоянно проводим прикладное обучение AI-инструментам, строим трек развития лидеров, а также проводим особые челленджи в бизнес-клубе для сотрудников. Здесь у тебя будет доступ к самым разным мероприятиям и материалам для саморазвития, а на пути к лучшей версии себя поможет фидбек от руководителей и коллег;
• Команда на одной волне. Мы не только работаем вместе, но и вместе меняем мир к лучшему: участвуем в благотворительных акциях, спортивных турнирах и объединяемся в разноформатных сообществах;
• Забота о здоровье. В кафетерии льгот с первого месяца работы на твой выбор: расширенный ДМС со стоматологией, страхование детей и близких родственников, а также медицинские чек-апы;
• Система бенефитов. Все для комфортной работы на результат. Оплачиваемый больничный 14 дней в году, 3 дополнительных day-off для решения личных вопросов и поддержка в особые моменты жизни. А еще консультации психологов, скидки на недвижимость, доступы к сервисам Bestbenefits и корпоративной библиотеке Alpina.