Аналитик в команду управления эффективностью и вознаграждениями
Команда управления эффективностью и вознаграждениями Коммерческого департамента Яндекса занимается постановкой KPI и расчётом премий сотрудников.
Мы ищем аналитика данных, который будет работать с аналитическими инструментами, автоматизировать расчёты и следить за качеством данных. Предстоит иметь дело с большим объёмом бизнес-логики.
Ваша задача — помогать команде ускорять процессы, повышать их надёжность и прозрачность для сотрудников и руководителей. Ещё одно направление работы — внедрение AI в аналитические и операционные процессы.
Работа с данными и аналитикой
Вы будете собирать и объединять данные из разных источников, настраивать регулярные сборки, подключать новые показатели, развивать дашборды и другие аналитические инструменты. Важно не просто получить данные, а сделать их корректными, согласованными и удобными для бизнеса.
Автоматизация и работа с AI
Вы будете автоматизировать регулярные расчёты, проверки и другие повторяющиеся операции; развивать мониторинги качества данных и выяснять причины отклонений. Вам предстоит активнее внедрять AI в работу команды: искать подходящие сценарии, проверять гипотезы и включать работающие решения в регулярный процесс.
Взаимодействие с командами
Вы будете работать с заказчиками из бизнеса, смежными подразделениями и аналитиками из других команд. Вам нужно будет уточнять бизнес-задачи, договариваться об источниках и логике данных, формулировать требования и выбирать подход к реализации. Важно не просто работать с готовыми требованиями, а участвовать в постановке задач и предлагать варианты решений.
- Владеете SQL и умеете работать с данными из нескольких источников
- Используете Python для обработки данных и автоматизации задач
- Работали с BI-системами и умеете создавать понятные аналитические инструменты и дашборды
- Хорошо знаете Excel
- Умеете разбираться в бизнес-задаче и переводить бизнес-логику в алгоритмы и требования к данным
- Можете самостоятельно уточнять постановку задачи, предлагать варианты решения и аргументировать свой выбор
- Внимательны к качеству данных и умеете находить причины ошибок и отклонений
- Интересуетесь возможностями AI и готовы применять их для решения аналитических и операционных задач
- Работали с DataLens или другими BI-инструментами
- Работали над построением ETL-процессов
- Автоматизировали регулярную отчётность или бизнес-процессы
- Внедряли AI-инструменты в аналитические или операционные процессы
