Вступить в клуб →
← К вакансиям
Constructor.io

Data Analyst: Merchant Intelligence

7 500–10 000 USD
Опубликовано: 1 октября 2026
remoteData-аналитикаfulltimeWorldwide (удалённо)ensqlpythongitdockerclickhousepandasnumpyapache sparkdata analysise-commerce analyticsdata pipelinesuser behavior analysis
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на getmatch — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
Constructor.ioremotefulltime85

Data Analyst: Merchant Intelligence

Enhance the merchandiser dashboard with analytics that deliver actionable e-commerce insights, explore data and analyze user behavior, implement end-to-end data pipelines for real-time business metrics.

sqlpythongitdockerclickhousepandas+3
4 июля 20267 500–10 000 USD
Футбольный клуб Динамо-МоскваМосква, Россияhybridfulltimemiddle78

Дата-аналитик (Data Quality / ETL)

Отдел спортивной аналитики ФК «Динамо-Москва» ищет дата-аналитика для развития ETL-пайплайнов и контроля качества данных (event-данные, трекинг, GPS, медицинские и физические показатели). Задачи: автоматические проверки качества, нормализация и сопоставление идентификаторов, витрины данных для BI-отчётов и аналитических моделей, поддержка запросов тренерского штаба и департаментов клуба.

sqlpythonpandasetlgitbi+6
20 октября 2026
Золотое ЯблокоЕкатеринбургhybridfulltimemiddle72

Data-аналитик по ценообразованию

Аналитик в отдел аналитики коммерческой дирекции бьюти-ретейлера «Золотое Яблоко»: операционная аналитика, дашборды, ETL и ad hoc исследования ценовых факторов. Участие в разработке моделей эластичности спроса, оценке эффективности промо и ценовых тестов, работе с ClickHouse совместно с DataOffice.

sqlclickhousepythonpandasnumpypower bi+6
13 октября 2026
Сбер. ITНижний Новгород, Россияonsitefulltimejunior68

Data analyst

Аналитик данных в команду рекомендательных систем (RecSys) Сбера: извлечение и обработка больших объёмов данных через SQL, Python и Spark, построение дашбордов в BI, статистический анализ метрик (retention, LTV, ARPU) и проведение A/B-тестов для продуктовых и ML-команд. Требуется опыт в аналитике данных от 2 лет, свободное владение SQL/Python/Spark, знание базового ML и инструментов визуализации; плюсом — опыт с RecSys, Kafka и генеративными AI-моделями.

a/b тестированиеa/b-тестированиеad-hoc аналитикаairflowai-агентыbi+23
6 октября 2026