BI разработчик
МАГНИТ, Розничная сеть. IT · зарплата не указана · Москва · HH · опубликовано 4 мая 2026 г.
Описание вакансии
Мы формируем новую кросс-функциональную команду с нуля в рамках продуктовой трансформации крупного логистического направления. Наша цель — создание экосистемы «Цифровой двойник транспорта» для повышения эффективности автопарка компании
Роль на стыке данных и бизнеса: от разработки дашбордов в Apache Superset и написания сложных SQL-запросов до проектирования витрин данных и подготовки инфраструктуры для будущих ML-моделей
В фокусе — реальные задачи оптимизации: снижение затрат на топливо и ремонт, анализ стиля вождения, мониторинг простоев и эффективности эксплуатации. Важно не просто визуализировать данные телематики, а создавать инструменты, которые помогают диспетчерам, механикам и руководителям принимать решения здесь и сейчас
Чем ты будешь заниматься
• Разрабатывать аналитические дашборды в Apache Superset: от быстрых MVP-версий до сложных продуктовых решений
• Писать оптимизированные SQL-запросы к большим объемам данных (телеметрия, датчики, системы учета ремонтов, маршрутизация)
• Анализировать данные для выявления неэффективного расхода топлива, оценки безопасности вождения и контроля затрат на ремонт
• Участвовать в проектировании и построении витрин данных совместно с дата-инженером и бизнес-аналитиком
• Итеративно развивать аналитику: подключать новые источники данных, усложнять сценарии и внедрять обратную связь от бизнеса
Мы ожидаем
• Уверенный SQL (работа с большими данными, оконные функции, сложные джойны)
• Опыт разработки дашбордов и визуализации данных (знание Apache Superset будет ключевым преимуществом)
• Понимание природы данных телематики, IoT-систем или транспортных логистических систем
• Навык быстрого прототипирования решений и гибкой работы с меняющимися требованиями
• Умение работать в кросс-функциональной команде (с аналитиками, инженерами данных и бизнес-заказчиками)
• Готовность работать в гибридном формате (Москва/Краснодар)
Будет плюсом
• Опыт создания витрин данных