Вступить в клуб →
← К вакансиям
getmatch82/100

Старший аналитик данных

от 340 000 RUB
Опубликовано: 2 октября 2026
seniorhybridData-аналитикаfulltimeМоскваrusqlpythondatalenspower bitableau
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на getmatch — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
Rocket10Москваhybridfulltimejunior68

Analyst/Маркетинговый аналитик (Jun+)

Маркетинговый аналитик в агентство Rocket10: анализ эффективности рекламных кампаний, расчёт метрик CAC, ROMI, CTR, CR, построение дашбордов в DataLens и автоматизация отчётности. Требуется SQL, Python (pandas), опыт с Clickhouse/PostgreSQL и BI-инструментами. Гибридный формат после испытательного срока, офис в Москве.

sqlpythonpandasclickhousepostgresqldatalens+6
24 октября 2026
Сеть супермаркетов ДА!Калининградonsitefulltimemiddle75

Аналитик

Крупная торговая сеть продуктовых супермаркетов «ДА!» приглашает аналитика в новый головной офис в г. Калининград. Обязанности включают подготовку аналитической отчетности, работу с корпоративными системами (1С, Аксапта, QlikView), автоматизацию сбора и обработки данных с использованием SQL, Python, Excel и BI-инструментов.

sqlpythonexcelpower querypower pivotqlikview+6
16 октября 2026
РОСМЭНМоскваonsitefulltimejunior72

Младший аналитик данных

Младший аналитик данных в департаменте электронной коммерции РОСМЭН: построение и поддержка отчётности и дашбордов в DataLens, анализ показателей e-commerce (продажи, конверсия, возвраты, остатки, эффективность рекламы), ad hoc-анализ и автоматизация сбора и обработки данных на SQL и Python. Требуется уверенный SQL, Python (pandas), продвинутый Excel и опыт работы с BI-инструментами. Работа в офисе в Москве, график 5/2, оформление по ТК РФ.

sqlpythonpandasexcelpower querydatalens+6
15 октября 2026
PARIМоскваhybridfulltimemiddle78

Бизнес / Дата аналитик

Аналитик в команду управления доходами букмекерской компании PARI: продуктовая, клиентская и финансовая аналитика, поиск точек роста и превращение инсайтов в бизнес-решения. Задачи включают когортный анализ и юнит-экономику, проверку гипотез через A/B-тесты, построение дашбордов и оптимизацию процессов совместно с продуктом, маркетингом и финмоделью. Требуется уверенный SQL и Python, опыт работы с большими данными и инструментами визуализации.

sqlpythontableaupower bidatalensa/b-тесты+6
15 октября 2026