Аналитик данных / программист (Python / SQL / BI)
«ОФИСМАГ», Оптовое направление · зарплата не указана · Воронеж · HH · опубликовано 10 июня 2026 г.
Описание вакансии
Условия:
официальное трудоустройство;
"белая" заработная плата, финальный уровень обсуждается с успешным кандидатом;
график работы 5/2, с 9-00 до 18-00;
корпоративное обучение;
комфортные условия труда;
корпоративная скидка на продукцию компании.
Обязанности:
сбор и подготовка данных: разработка и сопровождение интеграций с API маркетплейсов (Wildberries, Ozon и т.д.), построение ETL-процессов на Python;
управление хранилищем: создание аналитических витрин и оптимизация сложных SQL-запросов в PostgreSQL;
анализ и расчет метрик: расчет юнит-экономики, маржинальности, анализ эффективности рекламы и поиск аномалий в данных (Pandas, NumPy);
качество данных: контроль полноты и достоверности данных, поступающих из разных источников, устранение ошибок и расхождений;
визуализация: разработка интерактивных дашбордов в Power BI (DAX, Power Query) и Excel для поддержки управленческих решений;
автоматизация отчетности: перевод ручных Excel-отчетов в автоматизированный режим, разработка скриптов для регулярного обновления аналитики;
Data Exploration: поиск скрытых закономерностей и инсайтов в данных для оптимизации продаж и расходов.
Требования:
образование не ниже среднего специального/профессионального;
опыт работы в должности инженера по интеграции API, аналитика-разработчика BI, Python-разработчика (ETL, интеграции) или инженера по данным/Data Analyst;
владение ПК на уровне продвинутого пользователя (Linux, Git, аналитические и BI-инструменты);
уверенное знание Python для интеграции с API маркетплейсов и ETL-процессов;
опыт работы с PostgreSQL (SQL-запросы, оптимизация, функции и представления);
владение Excel, Power Query M, DAX, навык построения моделей данных;
опыт разработки дашбордов и отчётов в Power BI;
навыки работы в Linux-среде;
опыт контейнеризации (Docker, docker-compose);
опыт работы с системами контроля версий (Git);
приветствуются знания ML, DS, создание LLM агентов;
навыки анализа и проверки качества данных;
внимательность, ответственность, способность к самостоятельной работе и взаимодействию в команде, аналитическое мышление, быстрая адаптация к новым инструментам.