Data Analyst

Ми шукаємо Data-аналітика, який/-а з нуля побудує BI-аналітику бренду: від інфраструктури даних (DWH/ETL) і перевірки логіки розрахунку метрик до готових звітів, дашбордів та регулярної аналітичної підтримки бізнесу.

Бренд новий, аналітики поки немає. Тому нам важливий досвід самостійного запуску BI-процесів «з чистого аркуша», а не лише роботи з уже готовою системою.

📊 Твої задачі

Дані та інфраструктура

• Валідувати дані на всіх етапах: від джерела до підсумкового звіту
• Перевіряти коректність розрахунку основних метрик: депозити, ставки, GGR/NGR, retention, LTV тощо
• Брати участь у побудові та підтримці архітектури даних (DWH/ETL)
• Працювати з командою розробки та платформою над якістю й структурою даних
• Шукати аномалії та розбіжності в даних і розбиратися в їхніх причинах

BI-звітність і дашборди

• Будувати BI-звітність з нуля: визначати метрики, логіку розрахунків і структуру звітів
• Налаштувати Power BI
• Створювати регулярні дашборди для різних відділів
• Готувати ad hoc звіти на запити команд

Аналітика бізнесу

• Аналізувати гравців: активність, поведінку, сегменти
• Аналізувати депозити, ставки та бонуси
• Аналізувати CRM-кампанії та ефективність сегментів
• Підтримувати команду CRM / Retention даними та інсайтами

🎯 Кого ми шукаємо

Досвід і знання

• 1+ рік досвіду Data Analyst саме в iGaming
• Гарне розуміння основних iGaming-метрик та логіки їх розрахунку: GGR/NGR, retention, LTV, ARPU тощо
• Досвід запуску аналітики нового бренду з нуля
• Досвід CRM / Retention / PSP аналітики
• Досвід роботи з DWH / ETL

Технічні навички

• Просунутий SQL і досвід роботи з продакшн-БД (PostgreSQL / MySQL / MongoDB): інкрементальні вивантаження, робота через репліки, розуміння CDC
• Досвід роботи з Power BI, Tableau, Gamblitude або аналогами
• Python (обов'язково): ETL-скрипти, робота з API зовнішніх джерел, парсинг і трансформація даних, автоматизація регулярних завдань
• Досвід побудови звітності та дашбордів з нуля
• Досвід валідації даних
• Досвід роботи з оркестрацією (Airflow / MWAA або аналоги)
• Проєктування шарів зберігання даних (медальйонна архітектура або аналоги)
• Робота з хмарою (AWS / GCP / Azure): сховища, S3-подібні бакети, IAM / доступи, вартість інфраструктури
• Розуміння процесу запуску й налаштування самого DWH (Databricks, Redshift, BigQuery, Snowflake, ClickHouse тощо)
• Версіонування коду та пайплайнів, автодеплой (Git, CI/CD)

Full Remote · iGaming · BI · Data Analytics · SQL · Python · Power BI · DWH/ETL