- Работа в Санкт-Петербурге
- IT, интернет, связь, телеком
- Аналитик данных
- Аналитик данных/ Data analyst
Аналитик данных/ Data analyst
до 230 000 ₽
- Петроградская
- Горьковская
- Невский проспект
Что мы предлагаем:
-  Гибридный формат работы с гибким началом рабочего дня; 
-  Обучение на любой онлайн платформе за счет компании; 
-  ДМС после 3 месяцев работы; 
-  3 дополнительных оплачиваемых выходных в год; 
-  Занятия корпоративным английским еженедельно; 
-  Занятия спортом: корпоративный волейбол, настольный теннис, йога; 
-  Подарки на день рождения, рождение ребенка и свадьбу; 
-  Подарки за стаж работы в компании; 
-  Ежемесячные корпоративные мероприятия; 
-  Скидку 50% на обеды в ресторанах Токио Сити и Бахрома и карта на скидку 30% в ресторанах франшизы; 
-  Скидку 30% на проживание на базе отдыха у Ладожского озера; 
-  Современный офис в пешей доступности от станций метро Чкаловская/Спортивная/Петроградская; 
-  Уникальную возможность развиваться в команде профессионалов; 
-  Участие в значимых проектах и дружелюбную атмосферу и поддержку коллег. 
Ключевые задачи:
-  Проведение комплексного анализа больших объемов данных, включая статистику, базы данных и данные веб-аналитики (Яндекс.Метрика), с последующей визуализацией в отчетах и дашбордах; 
-  Глубокий анализ и прогнозирование выручки как для сети ресторанов в целом, так и для отдельных направлений (например, доставка) и конкретных позиций меню; 
-  Мониторинг и исследование динамики продаж по различным каналам и периодам. Вы будете отслеживать ключевые метрики: темпы роста, сезонность, оборачиваемость, средний чек и другие; 
-  Выявление скрытых закономерностей, формирование инсайдов и разработка данных гипотез для повышения ключевых бизнес-показателей; 
-  Анализ конкурентной среды и рыночной ситуации для выявления трендов и возможностей для роста; 
-  Работа с данными о клиентах для углубленного понимания их поведения и повышения лояльности. 
Мы ждем от тебя:
-  Опыт работы аналитиком данных от 3 лет; 
-  Уверенное владение SQL для извлечения и первичной обработки данных; 
-  Знание Python (библиотеки для анализа, визуализации и статистики); 
-  Практический опыт решения базовых задач машинного обучения; 
-  Глубокое понимание статистики, в частности, методологии проведения и оценки A/B-тестов; 
-  Опыт построения дашбордов и отчетов в любых BI-инструментах. 
Опубликована 16 дней назад