Data & Digital аналитик / Senior Data Analyst

October 19, 2026

Senior

Казахстан

hh.ru

Also worth knowing

Cold calls or sales targets

Description

Компания приглашает аналитика в команду TQM — управления качеством, чтобы развивать аналитику качества строительных проектов. Основная задача — обеспечивать достоверность данных, выявлять причины отклонений и оценивать их влияние на финансовые и операционные показатели. Роль предполагает консолидацию данных, развитие дашбордов и применение статистических и эконометрических методов для оценки влияния управленческих решений.

Responsibilities

Консолидировать и анализировать данные по качеству строительных проектов из Opera Build и других корпоративных систем
Развивать и поддерживать дашборды, автоматизировать регулярную отчётность для дивизионов и корпоративного центра
Контролировать полноту и корректность данных в реестре предписаний о несоответствиях (NCR), соблюдение правил идентификации и классификации дефектов
Анализировать динамику, повторяемость и плотность несоответствий с учётом объёмов строительно-монтажных работ
Формировать и проверять гипотезы о причинах дефектов и факторах, влияющих на качество, затраты и результаты проектов
Применять статистические и эконометрические методы для оценки влияния управленческих решений и мероприятий по улучшению качества
Совместно с командой TQM рассчитывать и анализировать затраты, связанные с низким качеством (CoPQ)
Участвовать в актуализации справочника и классификатора дефектов совместно с менеджером СМК
Готовить консолидированные отчёты и аналитические рекомендации для Директора по TQM и CEO
Взаимодействовать с подразделениями контроля качества, бизнес-заказчиками и командами Data Engineering / Data Platform

Requirements

Высшее образование в области математики, статистики, экономики, IT или технических направлений
Опыт работы в Data Analysis / Data Science от 3 лет
Уверенное владение SQL, Python и/или R для обработки данных и статистического анализа
Сильная база в статистике и эконометрике: регрессионный анализ, проверка гипотез, анализ временных рядов и панельных данных
Понимание методов оценки причинно-следственных связей, учёт сопутствующих факторов и ограничений данных
Опыт работы с большими и разнородными данными, проверки их качества и сопоставимости
Навыки создания дашбордов и автоматизации отчётности в BI-инструментах
Умение самостоятельно формулировать аналитические задачи и переводить результаты исследований в понятные бизнес-рекомендации
Готовность работать в условиях неопределённости и обоснованно оценивать достаточность данных для выводов