Сбор и формализация требований от бизнес-заказчиков — маркетинга, продукта и руководства — с последующей трансляцией в задачи.

Разработка и поддержка системы бизнес-показателей для веб-продуктов, мониторинг их динамики.

Создание дашбордов в DataLens для визуализации ключевых метрик: активности пользователей, конверсий, выручки, Retention и других.

Проведение ad hoc исследований для проверки гипотез, A/B-тестирования и сегментного анализа.

Анализ существующих схем данных в MySQL и PostgreSQL, выявление дублей, неконсистентности и неоптимальных запросов.

Участие в проектировании новых микросервисных решений: помощь в определении структур данных, выборе индексов и оптимизации запросов.

Работа с инфраструктурой как on-premise, так и в облаке: обеспечение бесшовного доступа к данным независимо от среды.

Помощь в унификации аналитической модели данных: переход от легаси-отчётов к единой управляемой схеме — Data Vault, Kimball или иному подходу.

Документирование технических решений и написание понятных спецификаций для разработчиков.

СУБД: MySQL, PostgreSQL. Знание SQL, оптимизация запросов, работа с оконными функциями, CTE и сложными JOIN.

Брокеры сообщений: RabbitMQ. Понимание моделей обмена, очередей и маршрутизации.

Кэши и быстрые хранилища: Redis. Опыт работы с разными структурами: строками, хешами, сетами и Pub/Sub.

BI и визуализация: DataLens. Построение интерактивных дашбордов, работа с различными источниками и настройка доступа.

Среды выполнения: on-premise и облако — гибридная инфраструктура. Linux-администрирование не требуется, но необходимо понимание сетевых взаимодействий и API.

Знание Python для автоматизации рутинных задач, написания скриптов очистки и обогащения данных.

Опыт работы с Docker и Kubernetes, понимание того, как аналитика вписывается в CI/CD.

Знакомство с системами оркестрации. Опыт работы с Airflow будет бонусом, но не обязателен.

Более трёх лет коммерческого опыта на позиции аналитика, из которых как минимум один год — в роли системного или архитектурного аналитика: участие в проектировании баз данных, рефакторинге и интеграциях.

Экспертный уровень SQL: умение объяснять планы запросов, проектировать индексы и переписывать медленные отчёты.

Умение строить дашборды в DataLens или аналогичных BI-системах — Power BI, Tableau — и готовность переключиться на DataLens.

Понимание принципов микросервисной архитектуры: как данные распределяются между сервисами, обеспечивается консистентность и строятся интеграции.

Опыт работы с гибридной инфраструктурой — on-premise и облаком — и умение учитывать различия в сетевой доступности и производительности.

Отличные коммуникативные навыки: умение говорить на одном языке с бизнесом и разработчиками, переводить бизнес-запросы в технические задания и наоборот.

Системное мышление: видите не только отдельную задачу, но и её влияние на всю экосистему.

Проактивность: не ждёте указаний, а предлагаете улучшения и находите точки роста.

Умение работать в условиях многозадачности и быстрой смены приоритетов.

Стремление упорядочивать хаос, избавляться от легаси и наводить порядок в данных.