ścisłe wsparcie interesariuszy w podejmowaniu decyzji opartych na danych,
współpraca z różnymi działami i liniami biznesowymi organizacji,
zbieranie wymagań, analiza dużych, rzeczywistych zbiorów danych z wielu źródeł oraz przygotowywanie wniosków i rekomendacji dotyczących kluczowych obszarów biznesowych,
projektowanie, rozwój i rozszerzanie warstw modelu danych wspierających wydajne obliczenia i wizualizacje,
tworzenie kodu zgodnie ze standardami jakości i dobrych praktyk, udział w code review,
współpraca z zespołami międzyfunkcyjnymi (data engineers, data scientists, business analysts) przy dostarczaniu kompletnych rozwiązań,
prototypowanie i przygotowywanie wizualizacji danych.
Wymagania
minimum 3 lata doświadczenia - na stanowisko Mid, minimum 6 lat doświadczenia na stanowisko Senior w roli analitycznej z dużymi zbiorami danych (preferowane obszary: marketing, logistyka, sprzedaż, customer analytics),
doświadczenie w modelowaniu danych i wdrażaniu złożonych rozwiązań opartych na danych (mile widziane),
bardzo dobra znajomość Python/PySpark, SQL oraz bash,
umiejętność wyciągania wartościowych i praktycznych wniosków z danych oraz jasnego komunikowania ich interesariuszom biznesowym,
dobra znajomość aspektów technicznych hurtowni danych (modelowanie wymiarowe, procesy ETL/ELT),
zdolność tłumaczenia potrzeb biznesowych na modele danych,
dobra znajomość pracy z danymi w czasie rzeczywistym oraz integracji danych z systemów backendowych i frontendowych,
samodzielność, dobra organizacja pracy i zdolność realizacji kilku zadań jednocześnie,
bardzo dobre umiejętności interpersonalne i skuteczna współpraca w zespołach międzyfunkcyjnych,
biegła znajomość języka polskiego i angielskiego (w mowie i piśmie).
doświadczenie w pracy z Apache Spark w Databricks,
znajomość platform chmurowych (GCP, Azure, AWS),
znajomość narzędzi takich jak Apache Airflow, dbt,
doświadczenie w pracy z narzędziami do wizualizacji danych (Power BI, Tableau, Looker),
wiedza w zakresie data governance,
doświadczenie w pracy w środowisku zwinnym i iteracyjnym,
