Леруа Мерлен — платформа для обустройства дома. Мы делаем улучшение и обустройство своего дома возможным для каждого клиента, поддерживая и развивая экосистему партнеров.

У нас есть Core-команда это Data-домен, который предоставляет для других продуктовых команд возможности по самостоятельной работе с данными.

Дата-домен состоит из трех команд:

• Data Platform — развитие и поддержка дата-платформы на 400 ТБ данных и более 150 баз данных.
• Data Management — интеграция источников в платформу, предоставление BI-инструментов и DQ/DG.
• Data Accelerator — разработка дата продуктов — моделей или алгоритмов, которые помогают нам и экономить, и зарабатывать как компании.

Кроме Data Domain в Леруа Мерлен есть ещё 19 доменов, и почти в каждом из них есть дата команда, в которой есть DE, DS, DA, DataOps.

Обязанности

• Работа с большими данными, построение выборок, аналитика, умение строить выводы и формулировать гипотезы, исходя из проблематики (в т.ч. поиск проблематики, если необходимо).
• Самостоятельное моделирование и интерпретация данных, разработка алгоритмов и статистических моделей, проведение и анализ результатов A/B-тестов.
• Представление результатов и автоматизация отслеживания метрик продукта с помощью BI-инструментов.
• Участие в интеграционных процессах, постоянное взаимодействие с участниками продуктовой команды — PO, DS, DE.
• Документирование своей работы в GitHub и Confluence.

Требования

• Высшее техническое образование.
• Общее представление о мат. статистике и теории вероятности.
• Опыт работы аналитиком данных от 2-х лет.
• Опыт анализа бизнес-процессов.
• Опыт сбора, составления и согласования функциональных требований.
• Опыт написания ETL-процессов/создания витрин данных.
• Что-нибудь из: Docker, Git, Airflow, NiFi, Kafka, командная строка Linux.
• Опыт работы с BI-инструментами.
• Опыт внедрения/изменения продуктов.
• Знакомство с основами машинного обучения.

Инструменты:

• Уверенное знание Python (стандартная библиотека, Pandas, NumPy и пр.).
• Уверенное знание SQL.
• Опыт работы с библиотеками визуализации данных (Matplotlib, Seaborn и пр.).

• Гибкая систему премирования.
• Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи.
• Работа в компании с развитой инженерной культурой.
• Автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое.
• Возможность профессионального роста, программы развития для сотрудников.
• Корпоративное обучение и доступ к базе знаний.
• Внутренние профессиональные сообщества и мероприятия.
• Гибридный формат работы.
• Современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ.

С каждым годом на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий.