О компании
PixelPlex – ведущая продуктово-аутсорсинговая компания по Blockchain разработке, основанная в 2007 году. С 2013 года 90% наших проектов основаны на данной технологии. Также мы активно работаем в области AI, AR/VR, IoT, Mobile. Клиентские проекты реализуются как для всемирно-известных мировых брендов, так и для небольших, перспективных стартапов.
Отделы разработки: Web, Mobile и Blockchain. А также QA, BA, PM, UI/UX Departments.
Наша команда растет, и мы ищем Data Analyst.
Чем предстоит заниматься
•самостоятельно искать инсайты в on-chain и off-chain данных, формулировать гипотезы и доводить их до бизнес-выводов;
•строить и поддерживать витрины данных;
•поддерживать поток данных на витрины из операционных хранилищ и DWH;
•разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы в условиях средних и высоких нагрузок и больших объёмов данных;
•проектировать и поддерживать дашборды для визуализации данных;
•активно коммуницировать с командой по вопросам оптимизаций процессов и инфраструктуры;
•применять ML-инструменты там, где это оправдано.
Каким видим кандидата
•умение анализировать большие объемы данных, формулировать гипотезы, составлять наглядные отчеты и предоставлять анализ в удобном виде;
•умение составлять витрины данных и визуальные дашборды;
•глубокое понимание SQL, владение продвинутыми функциями языка (оконные функции, оптимизация, работа с планами выполнения, индексы и партиционирование);
•опыт работы с MongoDB и оптимизацией запросов;
•использование python для анализа (scipy, scikit-learn, pandas, polars, duckdb) и автоматизации (работа с API, написание скриптов, Jupyter Notebook);
•понимание архитектуры DWH и принципов построения слоёв данных;
•понимание основ математической статистики и теории вероятностей, применение математических навыков в реальной работе;
•опыт построения ETL-процессов и их мониторинга.
Будет плюсом
•знаком с технологией блокчейна и есть опыт работы с EVM-блокчейнами;
•опыт работы с ClickHouse;
•опыт работы с dbt для трансформаций данных;
•опыт работы с ETL-оркестраторами Airflow, Prefect или Dagster;
•опыт работы с различными NoSQL базами данных;
•понимание основ ML и опыт в обучении моделей;
•участие в Kaggle, ШАД, ICPC или публичные работы, достижения в профильных олимпиадах (математика, финансы);
•английский B1+.
