Стажер бизнес-аналитик / аналитик (Дирекция цифрового развития)

ЗАДАЧИ НА ПЕРИОД СТАЖИРОВКИ/ПРАКТИКИ:

• Работать с документами в Microsoft Word, включая написание, редактирование и оформление текстов в соответствии с заданными стандартами.
• Использовать Excel для обработки данных, создания формул, сводных таблиц и графиков, а также приведения таблиц в презентабельный вид и создания визуально привлекательных дизайнов.
• Создавать и редактировать презентации в PowerPoint, собирая информацию и материалы для соответствующих слайдов.
• Проводить исследования рынка, анализировать текущие тренды, актуальные инструменты и сервисы ИИ, а также проводить конкурентный анализ.
• Собирать, обрабатывать и визуализировать данные исследований с использованием различных инструментов и методик.
• Оформлять документацию в системе Confluence или аналогичных платформах, структурируя информацию и представляя ее в удобном для восприятия виде.
• Использовать поисковые системы для сбора необходимой информации.

МЫ ЖДЕМ, ЧТО ТЫ:

• Студент старших курсов или выпускники по специальностям: Информационные технологии, Прикладная математика, Аналитика данных, Экономика, Менеджмент или смежные области.
• Имеешь аналитический склад ума и готов обучатся
• Знаешь основы теории вероятностей и статистики
• Имеешь базовые знания по SQL
• Можешь объяснять сложные концепции простым языком и превратить сырые идеи в чёткую логику
• Самостоятелен, гуглишь, думаешь, пробуешь решить проблему, спрашиваешь, решаешь
• Готов быстро осваивать новые для себя технологии и инструменты.

ЖЕЛАТЕЛЬНЫЙ ОПЫТ:

• Знание основ программирования или работы с аналитическими инструментами (например, Python, R, SQL);
• Опыт работы с визуализацией данных (например, Power BI, Tableau, Data Lens);
• Участие в проектах или хакатонах по анализу данных или др.;
• Работа или стажировка в области анализа данных, статистики или в смежных областях.

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

• Участие в проектах под руководством buddy (senior data scientist);
• Возможность привносить новые идеи и нестандартные решения;
• Гибкий график: мы не контролируем, кто во сколько начинает и заканчивает работу, главное для каждого из нас — выполнять задачи;
• Экспертная и талантливая команда, у которой можно многому научиться;
• Решение реальных кейсов. Уникальные, интересные проекты и сложные разноплановые задачи;
• Неоплачиваемая стажировка в команде Data science с перспективами трудоустройства и продолжением карьеры в данном направлении.