Data Analytics Specialist
Silky Coders
Rola Data Analyst w zespole Pricing w dziale Data Science dużej sieci odzieżowej (LPP). Analityk będzie pracował end-to-end: od eksploracji danych, przez wizualizację (Power BI), po formułowanie rekomendacji biznesowych dotyczących cen produktów. Wbrew nazwie działu, rola nie polega na budowaniu modeli ML, ale na analizie danych i wsparciu decyzji cenowych przy użyciu SQL, Excela oraz ewentualnie Pythona. To rola mocno biznesowa, ściśle współpracująca z zespołami biznesowymi i data scientistami.
Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.
Brakuje: brak widełek wynagrodzenia, nie podano konkretnej liczby dni w biurze.
Rola Data Analyst w zespole Pricing w dziale Data Science dużej sieci odzieżowej (LPP). Analityk będzie pracował end-to-end: od eksploracji danych, przez wizualizację (Power BI), po formułowanie rekomendacji biznesowych dotyczących cen produktów. Wbrew nazwie działu, rola nie polega na budowaniu modeli ML, ale na analizie danych i wsparciu decyzji cenowych przy użyciu SQL, Excela oraz ewentualnie Pythona. To rola mocno biznesowa, ściśle współpracująca z zespołami biznesowymi i data scientistami.
- ✓Realny wpływ na decyzje biznesowe (pricing) w dużej firmie odzieżowej
- ✓Możliwość rozwoju w kierunku Pythona i Power BI
- ✓Praca w zespole Data Science - ekspozycja na zaawansowane analizy i ML
- ✓Transparentny proces rekrutacyjny (1 spotkanie)
- !Nie podano, ile dni w tygodniu wymaganych w biurze
- !Poziom 'regular' – brak jasnej ścieżki awansu w ogłoszeniu
- !Hasło 'AI FIRST' może oznaczać presję na wykorzystywanie narzędzi AI bez wsparcia
- !Brak informacji o składzie zespołu i relacjach z data scientistami
- ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
- •Pisanie zapytań SQL do eksploracji i agregacji danych sprzedażowych
- •Tworzenie raportów i dashboardów w Power BI wspierających decyzje cenowe
- •Przeprowadzanie analiz ad-hoc na potrzeby zespołu pricingowego
- •Automatyzacja cyklicznych raportów i procesów przetwarzania danych
- •Dokumentowanie procesów analitycznych i utrzymanie spójności danych
- •Współpraca z biznesem (Product Manager, Pricing) w celu zrozumienia wymagań i prezentacji wyników
- •Weryfikacja poprawności raportów i modeli predykcyjnych tworzonych przez data scientistów
- •Testowanie scenariuszy i walidacja jakości danych w pipeline'ach analitycznych
Oferta skierowana do developerów z doświadczeniem komercyjnym (Mid).
Osoba z około 2-letnim doświadczeniem w analityce, która zna SQL i Excel na poziomie pozwalającym samodzielnie przygotowywać analizy i raporty. Potrafi myśleć analitycznie i ma podstawową wiedzę statystyczną. Gotowa do nauki Power BI i Pythona oraz pracy w hybrydzie.
Junior bez doświadczenia w analizie danych (wymagane min. 2 lata). Osoba szukająca wyłącznie pracy zdalnej (model hybrydowy w Gdańsku). Osoba oczekująca stricte roli Data Scientist budującej modele ML – tu dominuje analiza i raportowanie.
- ?Ile dni w tygodniu obowiązkowo w biurze?
- ?Jak wygląda typowy skład zespołu Pricing - ile osób, role?
- ?Czy Python jest faktycznie używany na co dzień, czy to tylko dodatek?
- ?Jakie narzędzia AI są już wdrożone w zespole?
- ?Jak wygląda współpraca z data scientistami - czy analityk uczestniczy w budowie modeli?
- ?Jaka jest ścieżka rozwoju od poziomu 'regular'?
- ?Jakie źródła danych są wykorzystywane (BigQuery, Snowflake, inne)?
- ?Czy istnieje możliwość pracy zdalnej w ramach hybrydy?
- −Brak widełek wynagrodzenia
- −Nie podano konkretnej liczby dni w biurze
- −Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze
- −Nie określono, czy wymagany jest Power BI i Python czy tylko mile widziane
Zespół Pricing działa w Scrumie, stawia na otwartą komunikację, dzielenie się wiedzą i wspólne rozwiązywanie problemów. Panuje atmosfera szybkiego tempa (FAST) i eksperymentowania z AI. Współpraca z biznesem i developerami jest bliska i codzienna.
Jedno spotkanie rekrutacyjne stacjonarne w Gdańsku (ok. 1,5 h) z rekruterem, Product Managerem i Lead Data Architectem. Po spotkaniu decyzja i feedback.