Middle+ Data Analyst (Marketing Agency Experience)

Improvado — это маркетинговая платформа данных на базе ИИ, созданная для команд среднего и крупного бизнеса. Мы помогаем компаниям автоматизировать сложные рабочие процессы с маркетинговыми данными, унифицировать данные в больших масштабах и получать ценную информацию с помощью BI и ИИ. Такие бренды, как ASUS, Docker, Activision и H&R Block, полагаются на нас для упрощения аналитики и повышения эффективности маркетинга.

Мы — быстрорастущий стартап серии А, получивший финансирование в размере 34 миллионов долларов и управляемый командой, которая действует быстро, остается любознательной и заботится о высококачественном исполнении.

О роли

Основная ответственность аналитика по маркетингу — помогать клиентам получать максимальную отдачу от их маркетинговых данных. Вы будете полностью отвечать за доставку клиентам для ваших назначенных аккаунтов — от моделирования данных до окончательной отчетности. Вы будете разрабатывать и поддерживать панели мониторинга на BI-платформах, обеспечивать качество данных и предоставлять четкую, действенную отчетность. Эта роль также включает управление преобразованиями данных в dbt и работу со сложными архитектурами данных из нескольких источников. Вы будете использовать инструменты ИИ (например, Codex, Claude) для ускорения своих рабочих процессов.

Мы ищем надежного, ответственного, ориентированного на качество сотрудника, который выполняет обязательства, берет на себя ответственность за свою работу и может уверенно представлять результаты клиентам.

Обязанности

• Создание и поддержка панелей мониторинга и отчетов в Looker, Power BI и Tableau — в зависимости от конфигурации клиента.
• Написание, оптимизация и устранение неполадок SQL-запросов для отчетности, анализа и исследований.
• Управление и улучшение преобразований данных с помощью dbt, где это необходимо.
• Прямая поддержка клиентов — понимание их требований, перевод их в решения для работы с данными и предоставление четких выводов.
• Проведение QA/UAT для обеспечения точности, согласованности и надежности данных.
• Использование Git для контроля версий и совместной работы.
• Проактивное выявление возможностей, тенденций или рисков в маркетинговых данных и четкое доведение выводов.
• Использование для достижения 10-кратной производительности по сравнению со средним аналитиком.