Аналитик данных

Наша компания — дочерняя структура Сбера в сфере транспортной логистики. Мы развиваем интеллектуальную платформу для взаимодействия подрядчиков и заказчиков, а также используем несколько учётных систем (1С, Bitrix24, цифровой продукт, Excel).

Объём данных растёт:

• разные системы, форматы и источники;
• много ручной обработки и несогласованных отчётов;
• метрики и дашборды пока не выстроены системно.

Мы ищем аналитика данных, который:

• наладит сбор и консолидацию данных из разных систем;
• автоматизирует отчётность и расчёт метрик;
• построит понятные дашборды для руководства и команд;
• поможет финансистам и бизнесу принимать решения на основе данных.

• Сбор, объединение и структурирование данных из учётных систем компании (1С, Bitrix24, внутренний продукт, Excel и др.).
• Очистка и преобразование данных (Python, SQL, Excel/Power Query).
• Разработка и поддержка отчётов и дашбордов для руководства и функциональных команд.
• Настройка и регулярный пересчёт ключевых метрик (операционных, продуктовых, бизнес-метрик).
• Контроль качества данных: поиск аномалий, дублирования, пропусков, ошибок в источниках.
• Анализ поведения клиентов и партнёров, выявление трендов, проблемных зон и точек роста.
• Подготовка аналитических записок и визуальных представлений результатов (графики, таблицы, презентации).

• Работа в связке с финансистом, бухгалтерией, продажами и IT.
• Перевод запросов бизнеса в аналитические задачи: что посчитать, как измерить, какие данные нужны.
• Формирование требований к доработке источников данных и отчётности (совместно с IT/продуктом).

• Опыт работы аналитиком данных / BI-аналитиком / бизнес-аналитиком от 2 лет.
• Уверенное владение SQL (желательно PostgreSQL): JOIN, агрегаты, фильтрация, подзапросы.
• Уверенное владение Python для работы с табличными данными:

1. pandas, numpy (загрузка, трансформация, агрегация данных),
2. базовый уровень построения графиков (matplotlib или аналог).

• Опыт построения отчётов и дашбордов в BI-инструментах (Power BI, Apache Superset или аналогах).
• Продвинутый Excel (формулы, сводные таблицы; опыт Power Query будет преимуществом).
• Опыт работы с несколькими источниками данных и умение разбираться в их структуре.
• Умение формулировать выводы простым языком и доносить их до не-технических коллег.

• Понимание принципов P&L, Cash Flow, бюджетирования, план-факт анализа.
• Опыт участия в подготовке управленческой отчётности (финансовые отчёты, маржинальность, рентабельность).
• Участие в контроле исполнения бюджета (анализ отклонений, работа с нормами расходов).
• Опыт расчёта и мониторинга KPI для сотрудников и подразделений.
• Навыки построения прогнозов (выручка, расходы, маржа) на основе исторических данных.
• Опыт работы в продуктовой/цифровой компании или в транспортной/логистической отрасли.
• Знакомство с методами машинного обучения (прогнозирование, кластеризация) и библиотекой sklearn.

• Роль ключевого аналитика данных в компании — выстраивание процессов «с нуля», а не поддержка чужой системы.
• Прямое влияние на продукт и управленческие решения через цифры и дашборды.
• Возможность «подтянуть» финэкспертизу (P&L, бюджетирование), если интересен стык data+finance.
• Совместная работа с финансистом, IT и продуктом — широкий обзор бизнеса, а не узкий участок.