Должностные обязанности Аналитик данных

Общие положения Аналитика данных

Аналитика данных — специалист, отвечающий за сбор, обработку, анализ и интерпретацию данных для поддержки продуктовых и бизнес‑решений. Обеспечивает подготовку аналитических отчётов и дашбордов, автоматизацию ETL‑процессов, валидацию данных и формирование KPI. Работает в соответствии с внутренними регламентами по качеству данных, политиками безопасности и требованиями руководства продукта/отдела аналитики.

Квалификационные требования Аналитика данных

• Высшее образование в области математики, статистики, прикладной математики, информатики, экономики или смежных направлений.
• Опыт работы в аналитике данных / BI / Data Engineer от 1–2 лет (Junior), 2–5 лет (Middle), 5+ лет (Senior).
• Уверенные навыки SQL (оптимизация запросов, оконные функции); опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse, BigQuery или аналогами.
• Знание Python (pandas, numpy), R — для анализа и прототипирования моделей; умение писать чистый, тестируемый код.
• Опыт работы с ETL/ELT (Airflow, dbt, Luigi) и конвейерами данных.
• Владение BI‑инструментами: Power BI, Tableau, Looker, Metabase — разработка дашбордов и визуализаций.
• Базовые знания статистики, A/B‑тестирования, эконометрики; для Senior — опыт ML‑моделирования (sklearn, lightgbm).
• Понимание основ Big Data‑стека (Spark) и облачных платформ (AWS/GCP/Azure) — преимущество.
• Навыки работы с системами контроля версий (Git), контейнеризации (Docker) и принципами CI/CD.
• Опыт документирования метаданных, построения data dictionary и участия в Data Governance.
• Аналитическое мышление, внимательность к качеству данных, навыки презентации результатов и коммуникации с бизнес‑стейкхолдерами.
• Английский — технический уровень для чтения документации и взаимодействия в международных командах — преимущество.

Должностные обязанности Аналитика данных

• Сбор, очистка и подготовка данных из внутренних и внешних источников; настройка стабильных ETL/ELT‑пайплайнов.
• Проектирование и оптимизация хранилищ данных, витрин и агрегатов под отчёты и аналитические задачи.
• Разработка и поддержка SQL‑запросов, KPI‑метрик, ad‑hoc‑анализов и регулярных отчётов.
• Создание интерактивных дашбордов и визуализаций для продуктовых команд, маркетинга, продаж и руководства.
• Проведение аналитических исследований: когортный анализ, воронки, LTV, churn‑анализ, сегментация пользователей.
• Подготовка и проведение A/B‑тестов, анализ результатов и генерация рекомендаций.
• Валидация и контроль качества данных: мониторинг аномалий, настройка алертов и процессов восстановления.
• Поддержка моделей прогнозирования и ML‑прототипов: сбор фичей, валидация, метрики качества моделей.
• Автоматизация рутинной аналитики и отчётности, документирование процессов и создание runbooks.
• Взаимодействие с продуктом, маркетингом, продажами и IT для трансляции аналитических инсайтов в бизнес‑решения.
• Наставничество младших аналитиков и участие в повышении аналитической культуры команды.

Отчетность Аналитика данных

Аналитика данных подотчётен руководителю отдела аналитики / BI‑лиду / Product Owner и предоставляет:

• ежедневные/еженедельные сводки по ключевым метрикам и инцидентам с данными;
• регулярные дашборды и месячные отчёты по KPI продукта и бизнес‑направлений;
• результаты аналитических исследований, A/B‑тестов и рекомендации по продукту;
• документацию по ETL‑пайплайнам, data dictionary и инцидент‑репорты по проблемам с данными;
• pull‑request‑описания, результаты code review и оценки трудоёмкости задач.

Права Аналитика данных

• Запрашивать у функциональных подразделений доступ к необходимым данным и бизнес‑контекст для корректной аналитики.
• Останавливать автоматическую публикацию отчётов или откладывать релиз дашбордов при выявлении критических несоответствий данных.
• Инициировать изменения в архитектуре данных, стандартах качества и процессах Data Governance.
• Предлагать инструменты и ресурсы (BI‑инструменты, облачные сервисы, ETL‑решения) для повышения эффективности аналитики.
• Проводить обучение сотрудников и внедрять шаблоны/стандарты документирования данных.

Критерии эффективности и ответственность Аналитика данных

• Основные KPI: достоверность и своевременность отчётности, качество данных (data quality), скорость получения инсайтов, уровень использования дашбордов бизнесом.
• Примеры целевых значений:
  • Доля автоматизированных отчётов среди ключевых KPI — ≥ 80%;
  • Время реакции на инцидент с данными (MTTR) — ≤ 4 часа;
  • Точность основных метрик (релевантность вычислений) — 100% при валидации;
  • Уровень использования дашбордов руководством — ≥ 70% ежедневного/недельного использования.
• Аналитика данных несёт ответственность за корректность рассчитываемых показателей, своевременность отчётов, соблюдение политики безопасности данных и конфиденциальности. За нарушения применяются меры согласно внутренним регламентам и трудовому законодательству.

Подбор Аналитика данных в кадровом агентстве ФАВОРИТ

Поиск и подбор аналитиков данных с проверкой практических навыков: тестовые задания на SQL/Python, кейсы по построению дашбордов и анализу пользовательских воронок.

• Оценка технического стека: SQL, Python/R, ETL, BI‑инструменты, облачные платформы.
• Проверка навыков качества данных: валидация, мониторинг аномалий, data‑governance‑подходы.
• Интервью с техлидом, ревью кода и кейс‑презентация результатов перед продуктовой командой.
• Поддержка в probation‑период и гарантийная замена при несоответствии.

Для оперативного подбора аналитика данных, способного обеспечить качественную отчётность, автоматизацию аналитики и генерацию бизнес‑инсайтов, обращайтесь в Международное кадровое агентство ФАВОРИТ. Мы поможем подобрать специалиста с нужным стеком, опытом в ETL/BI и умением переводить данные в решения. Свяжитесь с нами через контакты на сайте для расчёта сроков и стоимости подбора.