Analyst/Маркетинговый аналитик (Jun+)

Rocket10

Сигналы объявления: 1 из 3

Это счётчик доступных сигналов, а не рейтинг безопасности работодателя. Нет данных по 2 из 3 проверок.

Источник «Работа России»: нет данных — Нет подтверждённых данных об этом объявлении на государственной площадке.
Проверка hh.ru: нет данных — Подтверждённый флаг employer.trusted от hh.ru не получен.
Свежесть публикации: есть сигнал — С даты публикации прошло 6 дн. Порог сигнала — 30 дней; обновление даты не доказывает наличие свободного места.

Сопоставьте ИНН, юридическое название и условия договора. Даже свежая вакансия проверенной площадки требует проверки перед откликом.

Как проверить работодателя →

📍 Москва 💼 От 1 года до 3 лет 🕸 висит 38 дней

Откликнуться на hh.ru

✍ Составить сопроводительное письмо

Письмо хранится только в вашем браузере. Проверьте название компании перед отправкой — чужое имя в письме читается как массовая рассылка.

💰 Сколько зарабатывают на этой позиции

215 000 ₽ — медиана, обычно 150 000–250 000 ₽

По 61 вакансии «analyst» в Москве. Подробная зарплатная аналитика →

Пожаловаться на подозрительную вакансию

Опишите конкретные признаки обмана. Не указывайте паспортные данные, номера карт или чужие контакты. После трёх учтённых жалоб объявление скрывается до проверки; это не доказательство мошенничества.

⚠ Пожаловаться

Мы постоянно растём, развиваемся, всегда достигаем поставленных целей и любим новые вызовы! И сейчас мы в поиске сотрудника Analyst (Jun+), который уже взаимодействовал с данными.

Что предстоит делать:

Анализ эффективности рекламных кампаний и расчёт ключевых маркетинговых метрик (CAC, ROMI, CTR, CR и др.);
Разработка и поддержка маркетинговых дашбордов в DataLens — от постановки задачи до финальной визуализации;
Формирование автоматизированной отчётности и поддержание актуальности данных;
Работа с данными из различных источников: рекламные кабинеты, CRM, внутренние БД;
Выполнение ad-hoc запросов.

Что мы ожидаем от тебя:

Опыт работы аналитиком от 6 месяцев (или сильные пет-проекты с реальными данными);
Уверенный SQL: умение писать сложные запросы, работать с агрегациями, оконными функциями;
Знание Python для автоматизации и работы с данными (pandas, requests);
Опыт работы с Clickhouse, PostgreSQL;
Понимание основных показателей интернет-маркетинга и воронки привлечения;
Опыт построения дашбордов в любом BI-инструменте (DataLens, Power BI, Tableau, Superset и др.);
Умение работать с Google Docs / Google Sheets: формулы, сводные таблицы, базовая автоматизация.

Будет большим плюсом:

Опыт визуализации данных в Yandex DataLens;
Опыт работы с системами мобильной аналитики: AppsFlyer, Adjust, MyTracker, AppMetrica;
Опыт работы с dbt;
Базовое понимание концепций DWH и витрин данных.

Формат работы: