Аналитик данных

Компания "ЛЕНТА" , одна из крупнейших федеральных розничных сетей России, приглашает на должность Аналитик данных . Что мы предлагаем: официальное оформление с 1-ого рабочего дня стабильную выплату заработной платы: еженедельно или 2 раза в месяц вознаграждение в связи с трудоустройством, +15 % к окладу за первый месяц работы ежемесячное премирование по результатам работы 8% от оклада ежегодное премирование 12% от годового заработка график работы 5/2 с 9.30 до 18.00 добровольное медицинское страхование (со стаматологией) дополнительная скидка для сотрудников в магазинах «ЛЕНТА» внутрикорпоративное обучение возможность участия в профессиональных и корпоративных конкурсах подарки для сотрудников и для детей на праздники В Ваши задачи будет входить: 1. Работа с метриками эффективности: Расчет метрик эффективности в соответствии с утвержденной методологией. Актуализация и корректировка методологии расчета показателей при изменении бизнес-процессов. Контроль непротиворечивости данных, поступающих из различных систем-источников (САП, Омни, SimpleOne, WSS). 2. Автоматизация расчетов: Написание технических заданий (ТЗ) на разработку/доработку модулей автоматического расчета метрик. Участие в проекте автоматизации метрик эффективности. Написание и оптимизация SQL-скриптов для автоматического извлечения данных и вычисления показателей. Тестирование корректности работы автоматических алгоритмов после внедрения. 3. Разработка и поддержка отчетности: Своевременное обновление данных в существующих дашбордах Power BI. Доработка структуры и логики расчета существующих дашбордов в соответствии с новыми требованиями. Проектирование и создание новых дашбордов в Power BI для визуализации метрик эффективности. Инструменты и системы: Power BI, SQL (dbeaver), SAP, Омни, SimpleOne, Hudoop, WSS и другие внутренние системы. От Вас ожидаем: Опыт работы с SQL (от 1 года) для извлечения и обработки данных. Опыт разработки отчетов и дашбордов в Power BI. Опыт сбора, обработки и очистки данных из различных источников. Опыт нормализации и агрегации данных для построения отчетности. Способность работать с большими объёмами данных. Понимание принципов расчета показателей эффективности.