от компании (организации): Яндекс в городе (населённом пункте): Москва, Россия
в отрасли экономики "Добыча сырья" → "Нефть"
с заработной платой: по договоренности
Вакансия № 31363593 добавлена в базу данных сайта Работа в Москве и Московской области (МО, Подмосковье): Среда, 16 октября 2024 года.
Дата обновления вакансии № 31363593 на сайте Работа в Москве и Московской области (МО, Подмосковье): Четверг, 14 ноября 2024 года.
Обращаем Ваше внимание, что на момент обращения к работодателю вакансия № 31363593 может быть уже занята. Администрация сайта Работа в Москве и Московской области (МО, Подмосковье) приносит извинения за доставленные неудобства.
Требования к опыту работы:
3–6 лет
Тип занятости:
полная занятость
График работы:
полный день
Дополнительные сведения о вакансии: Аналитик данных в группу HR-аналитики Портала и Cloud
Привет! Меня зовут Алёна, я руковожу группой HR-аналитики в бизнес-группах Портал и Cloud. Ищу опытного аналитика данных с отличным знанием SQL и непреодолимой тягой к автоматизации и оптимизации окружающего мира. Наша сильная команда взаимодействует с бюджетными аналитиками, HR BP и рекрутерами. Мы строим дашборды, проверяем гипотезы, готовим аналитику и отчётность по HR-метрикам и затратам на персонал.
Наша группа помогает менеджерам и HR-партнёрам Портала и Cloud — двух больших подразделений Яндекса (в сумме 10 000+ человек) — принимать осознанные решения с опорой на данные.
Мы работаем с информацией по всему HR-циклу: наём и отток, обучение и адаптация сотрудников, разные форматы работы, бюджеты на командировки и обучение. Делаем как ad-hoc аналитику, так и регулярную отчётность: собираем и поддерживаем дашборды по ключевым HR-процессам и периодические отчётные презентации.
Наша команда встроена в целую сеть аналитических подразделений Яндекса, и мы часто работаем вместе с другими аналитиками: запрашиваем данные или коды для автоматизации, делаем аналитику вместе или адаптируем уже существующие решения под запросы нашей части бизнеса.
Какие задачи вас ждут:
Поиск, сбор и разметка данных
Основной фокус нашей работы — объединение данных по сотрудниками из разных источников и создание насыщенных датасетов для анализа. Нам важно понимать, как устроены разные форматы хранения данных: отличать длинные таблицы от широких, уметь быстро работать с Excel-таблицами и строить сводные, писать SQL-запросы к базам данных. Мы работаем с внутренними удобными решениями по хранению и обработке данных — нужно быть готовым в них разбираться.
Описание и анализ данных, проверка гипотез
Разные процессы требуют разной аналитики, поэтому в этой роли важно как уметь быстро описывать данные (строить таблицы частот, отличать медиану от среднего), так и неплохо понимать, как проверять гипотезы о связи или межгрупповых различиях. Часто наша работа носит поисковый характер, и нужно быть готовым пересчитывать и досчитывать ещё и ещё :)
Визуализация данных и подготовка отчётности
«Сделай, пожалуйста, слайд со средними грейдами по профессиям», «А когда будет готов дашборд по моему процессу?», «А здесь распределение непонятное, давай перерисуем» — мы работаем с разными вариантами доставки информации до пользователя отчёта, делаем внутренние презентации, понятные таблицы и работаем с дашбордами в DataLens. Нам важно делать отчёты понятными — пригодится знание разных вариантов графиков и схем.
Мы ждём, что вы:
- Знаете SQL и умеете писать запросы к базам данных на уровне оконных функций и разных джойнов
- Хорошо умеете работать в Excel: строить сводные таблицы, сшивать источники данных и работать с графикой
- Понятно визуализируете данные и умеете строить разные графики для иллюстрации найденных закономерностей
- Знаете или готовы быстро освоить Python или R для ad-hoc аналитики и автоматизации работы с данными
- Работали в Microsoft Power BI, Tableau, Superset или DataLens
- Привыкли разбираться в новых системах и искать информацию, осваивать новые инструменты для работы
Будет плюсом, если вы:
- Автоматизировали работу на VBA
- Умеете понятно описывать найденные закономерности, делать презентации и рассказывать о результатах анализа стейкходлерам
- Понимаете основы статистики и теории вероятности: отличаете корреляции Спирмена от Пирсона, знаете, что такое процентиль и как понять, всё ли в порядке с распределением данных
Откликнуться на эту вакансию: Аналитик данных в группу HR-аналитики Портала и Cloud
Предыдущая вакансия:
Вакансия № 31363588 на должность Product Manager Программы лояльности от компании AVO.UZ в городе (населенном пункте) Москва