Middle Data Analyst

Data Analyst превращает данные платёжной платформы в понятные выводы для бизнес- и технических команд. Цель роли — обеспечивать надёжную аналитику транзакций, выявлять причины изменений платёжной конверсии и поддерживать решения, которые повышают эффективность и стабильность платёжных сервисов. Роль охватывает весь цикл аналитики: уточнение требований, подготовку данных, создание BI-дашбордов, автоматизацию отчётности и объяснение результатов. Data Analyst работает над ETL-процессами совместно с дата-инженерами и ИТ-командой. Технологический стек: AWS Glue, Amazon Athena, PostgreSQL, Amazon S3, Python, Apache Superset или аналогичные BI-инструменты.

• Анализировать объёмы и суммы транзакций, статусы платежей, долю успешных авторизаций, платёжную конверсию, отклонения, возвраты и спорные транзакции в разрезе мерчантов, провайдеров, способов оплаты, стран и валют.
• Исследовать платёжную воронку, отличать бизнес-отклонения от технических ошибок, анализировать повторные попытки, маршрутизацию и влияние изменений интеграции на результаты платежей.
• Создавать и поддерживать дашборды в Apache Superset или аналогичных BI-инструментах для мониторинга платёжных метрик; готовить регулярные управленческие и операционные отчёты.
• Писать SQL-запросы в Amazon Athena и PostgreSQL, обрабатывать данные с помощью Python, разрабатывать аналитические датасеты и витрины данных.
• Разрабатывать и поддерживать аналитические ETL-преобразования в AWS Glue и потоки данных в Amazon S3; согласовывать изменения с ответственными инженерами.
• Следить за полнотой, актуальностью и согласованностью данных; выявлять дубликаты, пропущенные данные и расхождения между источниками, документировать их причины и доводить исправления до конца.
• Согласовывать определения метрик, правила интерпретации и подсчёта статусов, часовые пояса и разбивку по валютам; документировать источники, логику расчётов и аналитические ограничения.
• Представлять результаты и практические рекомендации, оценивать влияние внедрённых изменений и соблюдать правила доступа к платёжным и персональным данным.

• Практический опыт в аналитике данных: самостоятельная работа с бизнес-запросами, подготовка данных, проверка результатов и формулирование выводов.
• Уверенное владение SQL: сложные JOIN, CTE, оконные функции, агрегации, работа с датами и оптимизация запросов в PostgreSQL и Amazon Athena.
• Python для аналитики и автоматизации: pandas, очистка и валидация данных, воспроизводимые расчёты, обработка ошибок и работа с большими наборами данных.
• Практические навыки работы с Amazon S3 и AWS Glue: форматы хранения, партиционирование, каталогизация данных, ETL-преобразования и проверка загрузок данных.
• Опыт создания BI-дашбордов в Apache Superset или аналогичных BI-инструментах, таких как Power BI, Tableau или Metabase: датасеты, метрики, фильтры, визуализации и понятное представление метрик для разных пользователей.
• Понимание жизненного цикла платежа и аналитики транзакций: авторизация, успешные и неуспешные платежи, возвраты и повторные попытки; выбор правильного знаменателя для метрик конверсии.
• Знание принципов качества данных и базовой статистики; умение проверять гипотезы и учитывать сезонность, структуру трафика и ограничения выборки.
• Умение чётко объяснять выводы, согласовывать требования с командами и читать техническую документацию на английском языке.
• Понимание вопросов конфиденциальности данных, контроля доступа и безопасного обращения с чувствительной информацией.

• Опыт работы в финтехе, у поставщиков платёжных услуг, в эквайринге или обработке платежей; анализ данных мерчантов и платёжных провайдеров.
• Понимание 3-D Secure, settlement, chargebacks и reconciliation; опыт сверки данных по транзакциям и финансовых данных.
• Опыт анализа маршрутизации платежей, A/B-тестов и причин снижения конверсии; взаимодействие с командами по рискам и антифроду.
• Опыт работы с Git, оркестрацией ETL, мониторингом загрузок данных, автоматическими проверками данных и моделированием аналитических витрин данных.
• Знание Parquet, оптимизации стоимости запросов в Athena, принципов AWS IAM и защиты данных в облачных средах.

• Возможность работать в быстрорастущей международной финтех-компании

• Возможности профессионального роста вместе с компанией

• 24 оплачиваемых дня отпуска в год и 5 оплачиваемых дней больничного в год

• 10 праздничных дней

• Возможность работать полностью удалённо или в гибридном формате

• Дружная команда, в которой принято сотрудничать

• Бюджет на профессиональное обучение после 6 месяцев работы в компании

• Подарок на день рождения для всех сотрудников