Data analyst

за результатами співбесіди

Киеввулиця Новокостянтинівська, 9А

Гибридная

В офисе/на месте

Полная занятость

Регулярный пересмотр зарплат

Бонусы / премии

Офис возле метро

Курсы иностранного языка

Развозка / авто от компании

Привіт, наш майбутній колего!

Цікаві факти про нас:

Ми родом з України і вже представлені на ринку Європи, а саме в: Польщі, Чехії, Словаччині, Угорщині та Іспанії
Мережа фірмових салонів 600+
Мережа сервісних центрів 140+
#1 серед монобрендових мереж інструменту

Що на тебе чекає?

Для наших співробітників діє програма лояльності від компаній WOG та ОККО: знижки на паливо та продукцію;
Маємо власну Академію Корпоративної Освіти, де ти отримаєш розвиток професійних і особистих якостей, а також цікаві тренінги та бізнес-івенти;
Можливість кар'єрного зростання як вертикального так і горизонтального;
Кешбек 30% від покупки продукції Dnipro-M;
Безлімітна кава-брек, чай, фрукти, смаколики;
Графік роботи: 09:00—18:00, 5/2;
Трансфер до і від метро Т. Шевченко;
Дружній колектив, який завжди допоможе та підтримає;
Власна футбольна команда;

Що ти будеш робити?

Мови програмування та інструменти:

Впевнене володіння SQL: написання складних запитів, оптимізація продуктивності, робота з базами даних (MySQL, PostgreSQL, MS SQL).
Досвід роботи з мовами програмування для аналізу даних (Python, R): використання бібліотек для обробки та аналізу даних (pandas, numpy, matplotlib, seaborn).
Знання інструментів для візуалізації даних (Tableau, Power BI, Google Data Studio): створення інтерактивних дашбордів та звітів.

Знання в області статистики та машинного навчання:

Розуміння основ статистики (регресійний аналіз, кореляція, ймовірність).
Базові знання методів машинного навчання (лінійна регресія, кластеризація, класифікація).
Здатність інтерпретувати результати моделей та візуалізувати їх.

Робота з великим об'ємом даних:

Досвід роботи з великими наборами даних та інструментами для обробки даних (Hadoop, Spark, Google BigQuery) буде перевагою.
Знання технологій ETL для інтеграції та обробки даних.

Бізнес-аналітика:

Розуміння бізнес-процесів, здатність перевести бізнес-завдання у вимоги для аналізу даних.
Досвід співпраці з різними відділами для розробки звітності та аналітичних рішень.

Хмарні сервіси:

Досвід роботи з хмарними платформами (AWS, Azure, Google Cloud) для зберігання та обробки даних.
Використання хмарних інструментів аналітики та машинного навчання (Azure ML, AWS SageMaker).

Не вагайся — лишай відгук, чекаємо тебе у драйвовій команді Dnipro-M!