Компания не указана

Data & BI Manager

вчера

350k USDT / monthKazakhstanCISMiddleRemote

sqlpythonpower bitableaufinebisupersetdwhetl

Data & BI Manager in a restaurant group responsible for data architecture, integration, and BI/reporting for management.

Проектировать и поддерживать архитектуру данных, включая DWH и базы данных.
Интегрировать рекламные кабинеты Google / Meta Ads, веб-аналитику, CRM и POS-системы ресторанов.
Выявлять «слепые зоны» в данных и устранять расхождения.
Внедрять стандарты сбора и управления данными (Data Governance).
Настраивать, проводить технический аудит и автоматизировать модели сквозной аналитики и атрибуции.
Разрабатывать и поддерживать единую систему BI-дашбордов для собственников и менеджмента.
Оцифровывать показатели Prime Cost (Food & Labor Cost).
Визуализировать связь маркетинговых показателей с P&L и EBITDA.
Внедрять алгоритмы аллокации косвенных расходов для корректного расчёта полной стоимости привлечения гостей.

Опыт работы от 3 лет в роли BI-аналитика, Data Engineer, Data Manager или Lead Marketing Analyst.
Опыт в HoReCa, e-Commerce или Retail будет большим преимуществом.
Уверенное владение BI-инструментами: Power BI, Tableau, FineBI, Superset или аналогами.
Отличное знание SQL: сложные запросы, агрегации, оконные функции и оптимизация.
Опыт построения DWH и работы с ETL/ELT-процессами.
Знание Airflow и Python будет преимуществом.
Понимание принципов сквозной аналитики и моделей атрибуции.
Базовое понимание финансовой отчётности: P&L, unit-экономика, EBITDA, Prime Cost.
Навыки исследовательского и продуктового анализа данных.
Умение готовить презентации и понятно представлять результаты.

Проект или разовое задание.
Удалённый формат работы.
График 5/2.
Рабочий день 8 часов.
Оплата за проект.
Оформление по договору ГПХ с самозанятым, ИП или физическим лицом.
Прозрачный набор задач на стыке сквозной аналитики, BI и финансового учёта.
Прямое влияние на архитектуру данных и принятие стратегических решений ресторанной сети.

Основные задачи проекта:
Объединить разрозненные источники данных в единый контур.
Настроить сквозную аналитику рекламных и бизнес-показателей.
Построить BI-отчётность для собственников и менеджмента.
Связать маркетинговые показатели с P&L и EBITDA.
Обеспечить качественную и воспроизводимую работу с данными для принятия управленческих решений.