DataAnalyst

#vacancy #DataAnalyst #SQL #Python #PowerBI #Superset #Spark #LLM #Retail #Middle Middle/Middle+ Data Analyst (SQL / Python / BI / LLM) 📊 🤖 ID вакансии: 92459_SS Ставка: обсуждается. Грейд: Middle / Middle+. Загрузка: Full-time (полная занятость). Срок привлечения: 24 месяца с возможностью пролонгации. Формат: Удалённо. Часовой пояс: UTC+3 (МСК). Локация/Гражданство: РФ / РФ. ⏳ 🚨 СРОЧНО: Вакансия актуальна до 27.10 включительно до 17:00! 🚨 📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85% (аутстаффинговая позиция). 🏢 О проекте: крупная розничная сеть. Развитие аналитической платформы и поддержка бизнес-процессов с использованием современных инструментов (BI, LLM, Data Contracts). 🧩 О роли: ищем аналитика данных, который уверенно чувствует себя в SQL и Python, умеет строить понятные дашборды и не боится применять LLM для ускорения рабочих процессов. Отличный вариант для специалиста, желающего развиваться на стыке классической аналитики и современных Data-практик. 🚀 Ключевые задачи: — Подготовка ad-hoc-аналитики и регулярных выгрузок на SQL и Python. — Создание отчётов и интерактивных дашбордов в Power BI либо Apache Superset. — Контроль корректности загруженных данных (DQ) и запуск готовых DAG-процессов. — Сверка данных в Spark (фильтрация, JOIN, агрегации в DataFrame). — Ведение и актуализация документации в DataHub, работа с кодом в GitLab. — Применение LLM-моделей для анализа текстов, данных и фрагментов кода. 🎯 Обязательные требования (Hard Skills): — Опыт в аналитике данных не менее 2 лет . — Уверенное владение SQL : JOIN, CTE, агрегации, оконные функции, написание чистого и структурированного кода. — Навыки работы с Python : библиотеки pandas, numpy, написание скриптов для разовой аналитики, визуализация (plotly, seaborn). — Базовые навыки в Spark : выполнение простых запросов и операций с DataFrame. — Опыт работы с BI-инструментами (Power BI или Apache Superset), умение строить базовые типы визуализаций. — Понимание жизненного цикла ETL-процессов и основных методов оценки качества данных (DQ). — Умение работать с дата-контрактами. — Практический опыт применения LLM : составление результативных промптов, учёт ограничений моделей. 💡 Будет весомым плюсом: — Опыт работы в retail-домене. — Базовое понимание dbt или других инструментов трансформации данных. — Опыт автоматизации рутинных аналитических задач. 📲 Контакт для отклика: @hrwomenpro ( ⚠️ ДЕДЛАЙН: 27.10 до 17:00! При отклике, пожалуйста, сразу присылайте актуальное резюме с акцентом на опыт работы с SQL, Python, BI-инструментами и практическое применение LLM в рабочих задачах. Пишите ID вакансии: 92459_SS )