Get a reply from this employer
Your resume and cover letter, tailored to exactly what they’re hiring for.
ТЕХНОНИКОЛЬ ищет BI-архитектора с уклоном в Data Science для построения продвинутых дашбордов в Power BI и автоматизации ETL через Power Query. Роль предполагает разработку статистических моделей, прогнозов и внедрение ИИ для очистки и интерпретации данных.
Кандидату предлагается полный рабочий день на условиях трудового договора у партнеров компании или по договору ГПХ; возможность гибридной работы обсуждается. Опыт с CRM-данными, мультиисточниковыми наборами и Time Intelligence приветствуется.
Мы ищем не просто аналитика, а BI-архитектора с уклоном в Data Science. Сотрудника, который будет строить дашборды в Power BI так, что они заменят 50% ручных совещаний. Он автоматизирует ETL через Power Query, а прогнозы будет считать статистическими моделями. И главное — ему скучно просто считать, он хочет учить модели предсказывать проблемы до того, как они возникнут, и готов применять ИИ для очистки и интерпретации данных.
глубокая обработка данных служб подразделения построение статистических моделей расчет аналитических показателей расчет мотивации (KPI) построение прогнозных моделей автоматизация сводной отчетности
не просто сводные таблицы. Обязательно: Power Query, а также сложные формулы массивов, создание дашбордов с активными элементами управления. глубокая обработка данных служб из разных источников. Обязательно умение подключаться к внешним источникам (папки, файлы CSV/Excel, SQL-сервер) через Power Query (M-язык), очистка "мусорных" данных, слияние запросов без потери производительности. Построение многомерных моделей данных (звездообразная схема, связи «один-ко-многим», вычисляемые столбцы и меры на DAX — включая Time Intelligence). Разработка многостраничных дашбордов с единой точкой входа (навигация, закладки, всплывающие подсказки). Визуализация должна быть не просто «красивой», а управленческой. Опыт внедрения отчетности из систем CRM систем с поиском «белых» пятен, а также тестированием, выявлением и устранением ошибок. умение прогнозировать не просто «в лоб», а с учетом сезонности строительства, выпадов и других внешних факторов. Понимание основ машинного обучения (кластеризация, регрессия). Активное изучение нейросетей (LLM) для внедрения в аналитику, например, автоматическое комментирование отклонений. Будет плюсом: Сложные формулы и VBA — приветствуются, но основной упор на ETL-процессы через PQ
Работа в слаженной команде, заряженной на результат; Структура оплаты: оклад + премия; Оформление по трудовому договору у партнеров ТЕХНОНИКОЛЬ (Аутстаффинг) или по договору ГПХ; Работа предполагается полный день, но можем рассмотреть и неполный при желании.