Вакансия BI аналитика на парт-тайм в Карьерный Цех
Растём и строим классную внутреннюю аналитику для продуктов Карьерного Цеха, которых сейчас много. Ищем джуниор аналитика, который поможет построить нужные дашборды в BI (Yandex Data Lens). Загрузка небольшая на 3-10 часов в неделю, тут гибко, зависит от вашей скорости и возможностей.

Задачи:
- сквозную аналитику по ивентам
- когортный анализ
- по классике нужна будет предобработка данных

Что нужно уметь:
- SQL, хорошо если умеете в оконные функции
- Работали с Data Lens. Всё-такие у него есть своя специфика, которую хорошо знать и понимать
- Знаете как корректно делать очистку и предобработку данных
- Классно будет если знакомы с ELT и ETL процессами, но если тут опыта мало — не беда.

Работать будете в команде с главным по технической части. Кому интересна вакансия, напишите @fyodoregor в личку, пожалуйста, В качестве отклика напишите
1. Как вас зовут
2. Пришлите пример собранного отчёта в Yandex Data Lens, где использованы агрегатные функции, желательно через SQL. Можно скрином, но тогда к нему пояснения, куда смотреть и что там показано.

Скучали по нам? Заходите на кружок аналитиков в Карьерном Клубе

Кружок аналитиков: поговорим про аналитику, какие бывают направления, какое выбрать для себя, и какие есть нюансы
Вторник, 6 августа⋅19:00–21:00

Спикеры-эксперты:

Екатерина Хайытбаева - карьерный консультант и операционный менеджер, карьерный центр Karpov Courses.
Купцов Александр - Head of Analytics, Яндекс.Недвижимость.

Запустили Клуб Карьерного Цеха, проводим это мероприятие на его базе. Клуб — закрытое сообщество про карьеру. Внутри собираем много материалов и рассказываем, что обычно не принято говорить в паблике про компании и вакансии, карьерные хаки и рекомендации.

Переходите в пост, там все явки-пароли + можно добавить мероприятие себе в календарь👌🏼
https://club.careerfactory.ru/event/283/

Доступ к клубу платный. Участникам сопровождения и кейс-клубов доступ открываем в подарок.

Информация для участников осеннего конкурса ⭐️****

Если вы ищите работу и хотите, получать интересные предложения, то заполняйте анкету: https://app.careerpath.tech/anketa

Если у вас загружено резюме, то стоит проверить, что у вас указаны правильные контактные данные.

Рейтинг аналитиков готов. Поздравляем победителей ?
Не прошло и много дней, как мы его опубликовали. Огромная благодарность всем за терпение. Спасибо участникам за интересные решения, активность в чате.

Открыть рейтинг →
Если вы ищите работу и хотите, получать интересные предложения — загружайте резюме.

Как смотреть на рейтинг:
— Медальки рядом с местом показывают, насколько круто вы сделали и проверили задания.
— Точность рейтинга ±5 позиций.
— Места по заданиям показаны без учёта качества оценки и их весов (пусть этот пункт будет нашим секретом).
С персональными данными обращаемся аккуратно, показываем с вашего согласия только компаниям - партнерам КЦ.
Если не хотите получать предложения, снимите галочку на странице «Профиль» — «получать предложения от партнёров КЦ».

Ответы на вопросы по кейсу от автора Кирилла Кочнева?

Что обозначают следующие метрики:— emplpyer_id - id работодателя, запостившего вакансию;
— applicant - id соискателя, который видит SERP и может откликнуться на вакансию;
— metric_full - это как раз и есть скор вакансии.

Вакансий, у которых данный скор меньше определенного числа (пусть будет 3). Что такое скор вакансии? И как он рассчитывается?
Это основная метрика, в целом не принципиально как она считается. Пусть будет (кол-во откликов минус эталонное число откликов) на вакансию, но это не влияет на решение.

У меня вопрос по самому эксперименту. Логотип на страницу вакансии добавляется нейронкой, если работодатель (компания) сам его не добавила? Т.е. для тех заказчиков, у кого есть брендированная страница, логотип останется тот же, что заказчик сам загрузил?
Логотип и подпись от нейронки заменяет те, что указали работодатели.

Как интерпретировать отрицательные значения метрики?
Чем выше метрика, тем лучше. Пусть это будет кол-во откликов минус эталонное число откликов. Такая метрика может быть отрицательной.

Как трактовать 50 одинаковых идентификатора serp’а - request_id?
В каждой строке - одна вакансия. 50 строк означает, что на SERP в выдаче было 50 вакансий.

#важно