Описание
Мы ищем опытного Financial Data Analyst , который возьмет на себя задачи по проектированию финансовых и бизнес-метрик, работе с распределенными базами данных, подготовке ad-hoc исследований и A/B-тестам. Если вы умеете превращать сырые массивы данных в прозрачные витрины и понятную бизнесу отчётность, оптимизируете SQL-запросы «на лету» и привыкли доводить задачи до результата — ждём ваш отклик! 🎨
Чем предстоит заниматься
(Обязанности): Витрины данных и автоматизация: проектирование, построение и поддержка витрин данных, автоматизация регулярной финансовой и операционной отчётности. Сложные SQL-запросы: написание и оптимизация SQL-запросов (ClickHouse), работа с распределёнными и шардированными архитектурами данных. Анализ на Python & Ad-hoc: обработка и сборка данных на Python ( pandas ), проведение Ad-hoc исследований под ключевые запросы бизнеса.
Метрики и документация: проектирование бизнес- и финансовых метрик, разработка логики расчётов, документирование источников данных и цепочек трансформации. Data Quality: регулярная валидация качества данных, поиск и устранение расхождений между различными источниками. A/B-тестирование: дизайн, расчёт, проведение и глубокая интерпретация результатов A/B-тестов для проверки продуктовых и гипотез.
Презентация результатов: кросс-функциональное взаимодействие с продуктовыми и финансовыми командами, защита выводов и рекомендаций перед бизнесом. 🎯 Что для нас важно (Требования): Уверенный SQL: глубокое понимание структуры баз данных, опыт работы с ClickHouse и понимание шардированных/распределенных архитектур ( будет большим плюсом ). Python для аналитики: уверенный опыт работы с библиотекой pandas и проведение исследований в среде Jupyter Notebook .
). Метрики и декомпозиция: понимание ключевых продуктовых и бизнес-метрик, умение переводить абстрактные задачи бизнеса в конкретную логику расчётов. Стати
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью —
отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.