Data Analyst

SQL та робота з даними: SQL (JOIN, CTE, Window Functions), Databricks / Spark SQL, Delta Lake, моделювання та перевірка якості даних.

Автоматизація: Google Sheets (QUERY, ARRAYFORMULA, IMPORTRANGE), Apps Script, API.

Інструменти: Jira (JQL, REST API), Confluence, BI-дашборди.

Виробничі процеси: розуміння BOM, NPI, специфікацій, 1С / SAP MM, планування матеріалів і закупівель.

Аналітичні навички: робота з великими обсягами даних, визначення KPI, виявлення помилок і пошук першопричин.

Системне мислення, уважність до деталей, проактивність, самостійність та комунікація.

Досвід роботи з Python (pandas, numpy), ETL-процесами та автоматизацією звітності.

Знання інструментів оркестрації: Airflow, Databricks Jobs.

Досвід роботи з dbt, Unity Catalog, Data Lineage та Data Catalog.

Розуміння процесів планування закупівель, ABC/XYZ-аналізу, Lead Time та прогнозування запасів.

Досвід інтеграції систем через API та Webhooks, створення ботів для Jira.

Досвід роботи з великими наборами даних (CSV / Parquet, 10+ млн рядків).

Навички побудови прогнозних моделей і статистичного аналізу.

Розуміння BPMN, User Stories, Git.

Збирати, обробляти та звіряти дані з різних джерел (РНД-план, 1С, Jira тощо).

Розробляти та підтримувати аналітичні моделі, звіти й BI-дашборди.

Автоматизувати збір, обробку даних і регулярну звітність.

Аналізувати виробничі процеси, потреби в матеріалах, запаси та закупівлі.

Виявляти помилки, розбіжності й операційні ризики, знаходити їхні причини та пропонувати рішення.

Розробляти метрики й KPI для моніторингу ефективності R&D Operations.

Інтегрувати внутрішні системи та автоматизувати обмін даними між ними.

Взаємодіяти з R&D, виробництвом, закупівлями та плануванням для оптимізації процесів.