Senior data analyst

İşin təsviri

Job description:

• Analyze Complex Data Sets: Conduct in-depth analysis of complex data to develop insights, strategies, and actionable recommendations that guide business decisions and enhance organizational performance;
• Lead Data Product Development: Drive the development and enhancement of data products, focusing on initiatives like Customer Lifetime Value (CLV) , Customer 360 etc, identifying and addressing inefficiencies and areas for improvement;
• Data Visualization and Reporting: Create and maintain comprehensive and interactive data visualizations, integrating multiple data sources to provide insightful and actionable reports for decision-making;
• Develop Predictive Models: Build and refine predictive models and machine-learning algorithms to accurately forecast future trends and market behaviors;
• Ensure Data Quality: Oversee data quality management, identify discrepancies, and implement measures to maintain data integrity and accuracy;
• Project Management: Lead and manage analytics projects, ensuring they adhere to timelines, budget constraints, and quality standards;
• Stakeholder Collaboration: Collaborate with management and different departments, aligning data initiatives with business needs and priorities, and translating complex data into understandable insights for various stakeholders;
• Promote educating Culture: Advocate for a culture of data literacy and evidence-based decision-making, educating and empowering other employees to effectively utilize data in their roles;
• Innovative Solutions and Continuous Improvement: Stay updated with the latest trends in data analytics and technology, proposing and implementing innovative solutions to advance data analytics practices.

Experience, Competencies and Skills Required:

• Bachelor’s or Master’s degree in Data Science, Statistics, Mathematics, Computer Science, or related field;
• 10 years of overall work experience, at least 5 years of relevant industry experience;
• Demonstrated experience in data analytics, data mining, and statistical modeling. Ability to handle complex data sets and extract meaningful insights;
• Skilled in Big Data technologies such as Hive, Spark, other. Hands-on experience with Python and its analytics libraries is essential for effective data processing and analysis;
• Exceptional skills in data visualization tools like Tableau and Power BI. Ability to create intuitive, insightful visualizations that communicate complex data to non-technical stakeholders effectively;
• Profound knowledge and implementation experience with statistical methods and machine learning models, including decision tree models, k-means clustering, logistic regression, neural networks, random forest, and XGBoost;
• Experience with deep learning model development is highly advantageous, showcasing an ability to stay at the forefront of advanced analytics techniques;
• Excellent command of English is essential for effective communication in multinational environment. Knowledge of Russian and/or Azerbaijani is considered an advantage, facilitating smoother interactions in multilingual contexts;
• Capabilities in managing analytics use cases from conception through execution, demonstrating skills in planning, resource management, and timeline coordination;
• Adequate level of business sense aligns data analytics with organizational objectives and strategies;
• Keen awareness of emerging technologies and trends in data science and analytics                             

How to apply:

Interested candidates are requested to submit:

• CV to [email protected];
• Put “Senior Data Analyst within Data team” in the subject line;
• CVs should be sent by June 30, 2024.

Attention: The candidates will go through initial CV screening review. Those candidates ONLY who succeeds based on CV screening will be contacted via email and/or phone and will be invited to interview.

PAŞA Holdinq Data komandası daxilində Baş data analitiki vəzifəsinə təcrübəli namizədlər axtarır. Baş data analitiki kimi siz biznes qərarlarını istiqamətləndirən və təşkilatın fəaliyyət göstəricilərini optimallaşdıran analitik məlumatlar, strategiyalar və tövsiyələr hazırlamaq üçün mürəkkəb datasetlərin təhlil edilməsində mühüm rol oynayacaqsınız. Sizin cavabdehliklərinizə data məhsullarının hazırlanması prosesinə rəhbərlik, təkmilləşdirilməli sahələrin və səmərəsizliklərin müəyyən edilməsi (məsələn “Customer Lifetime Value” (CLV) və “Customer 360” kimi) və data nəticələrinin biznes üçün tətbiq edilən analitik məlumatlara çevrilməsi daxil olacaq.

Vəzifə təlimatı:

• Mürəkkəb datasetlərin təhlil edilməsi: Biznes qərarlarını istiqamətləndirən və təşkilati fəaliyyət göstəricilərini təkmilləşdirən analitik məlumatlar, strategiyalar və tətbiq edilə bilən tövsiyələr hazırlamaq üçün mürəkkəb məlumatların dərin təhlilinin aparılması;
• Data məhsulunun hazırlanması prosesinə rəhbərlik: “Customer Lifetime Value” (CLV), “Customer 360” və s. kimi təşəbbüslərə diqqət yetirərək, boşluqları və təkmilləşdirilməli sahələri müəyyənləşdirərək, data məhsullarının hazırlanmasına və təkmilləşdirilməsinə rəhbərlik edilməsi;
• Data vizuallaşdırılması və hesabatlılıq: Qərarların qəbulu üçün mahiyyətli və tətbiq oluna bilən hesabat təqdim etmək məqsədilə çoxsaylı data mənbələrini birləşdirərək, hərtərəfli və interaktiv data vizualizasiyaların yaradılması və saxlanması;
• Proqnozlaşdırıcı modellərin hazırlanması: Gələcək tendensiyaları və bazar konyunkturasını dəqiq proqnozlaşdırmaq üçün proqnozlaşdırıcı modellər və maşın öyrənmə alqoritmlərin qurulması və təkmilləşdirilməsi;
• Data keyfiyyətinin təmin edilməsi: Dataların keyfiyyətinin idarə edilməsinə nəzarət etmək, uyğunsuzluqları müəyyənləşdirmək və dataların bütövlüyünü və düzgünlüyünü qorumaq üçün tədbirlərin görülməsi;
• Layihələrin idarə edilməsi: Analitik layihələrin vaxt qrafiklərinə, büdcə məhdudiyyətlərinə və keyfiyyət standartlarına riayət etməsini təmin etməklə həmin layihələrə rəhbərlik edilməsi və onların idarə edilməsi;
• Maraqlı tərəflərlə əməkdaşlıq: Data təşəbbüslərinin biznes ehtiyacları və prioritetləri ilə uyğunlaşdırılması üçün rəhbərlik və müxtəlif departamentlər ilə əməkdaşlıq və mürəkkəb datanın müxtəlif maraqlı tərəflər üçün başa düşülən analitik dataya çevrilməsi;
• Dataya əsaslanan mədəniyyətin təşviq edilməsi: Digər işçilərin öz vəzifələrində datadan səmərəli istifadə etməsi üçün onları maarifləndirməklə və dəstək olmaqla data savadlılığı və sübuta əsaslanan qərar qəbuletmə mədəniyyətinin təşviq edilməsi;
• İnnovativ həllər və davamlı təkmilləşmə: Data analitikası təcrübələrini təkmilləşdirmək üçün innovativ həllər təklif etməklə və həyata keçirməklə data analitikasında və texnologiyalarda mövcud olan ən son tendensiyalardan xəbərdarlıq;

Tələb olunan təcrübə, bacarıq və səriştələr:

• Data elmləri (Data Science), statistika, riyaziyyat, kompüter elmləri, biznes analitikası və ya əlaqədar sahədə bakalavr və ya magistr dərəcəsi;
• Müvafiq sahədə ən azı 5 il olmaqla, ümumilikdə 10 il iş təcrübəsi;
• Data analitikası, “data mayninq” və statistik modelləşdirmə sahəsində özünü doğrultmuş təcrübə;
• Mürəkkəb data dəstləri ilə işləmək və anlaşılan analitik məlumatlar çıxarmaq bacarığı;
• Hive, Spark və digər “big data” texnologiyaları ilə işləmək bacarığı. Python və onun analitik kitabxanaları ilə praktiki təcrübə datanın effektiv emalı və təhlili üçün vacib əhəmiyyət daşıyır;
• Tableau və Power BI kimi data vizuallaşdırma alətlərində müstəsna bacarıqlar. Mürəkkəb datanı qeyri-texniki maraqlı tərəflərə effektiv şəkildə çatdıran intuitiv, mənalı vizualizasiyalar yaratmaq bacarığı.
• Qərar ağacı (decision tree) modelləri, k-orta göstəricilərin klasterləşdirilməsi (k-means clustering), logistik reqressiya, neyron şəbəkələri, “random forest” və XGBoost daxil olmaqla statistik metodları və maşın öyrənmə modelləri ilə bağlı dərin bilik və praktiki təcrübə;
• Dərin öyrənmə modellərinin hazırlanması üzrə təcrübə güclü bir üstünlükdür, çünki o, qabaqcıl analitik üsullar üzrə ön sıralarda olma qabiliyyəti nümayiş etdirir;
• Çoxmillətli mühitdə effektiv ünsiyyət üçün ingilis dilini mükəmməl bilmək vacibdir. Çoxdilli kontekstdə daha rahat qarşılıqlı əlaqəni asanlaşdıran rus və/və ya Azərbaycan dilini bilmək üstünlük sayılır;
• Planlaşdırma, resursların idarə edilməsi və vaxt qrafikinin koordinasiyası üzrə bacarıqlar nümayiş etdirmək, konsepsiyadan tətbiqə qədər analitik istifadə hallarını idarə etmək bacarığına malik olmaq;
• Data analitikasını təşkilatın məqsədləri və strategiyaları ilə uyğunlaşdırmaq üçün müvafiq səviyyədə biznes anlayışı;
• Data elmləri (data science) və data analitikasında yeni texnologiyalar və tendensiyalar haqqında yüksək məlumatlılıq.

Müraciət etmə qaydaları: 

Maraqlanan namizədlərdən aşağıda göstərilən qaydada müraciət etmək xahiş olunur:

• CV [email protected] ünvanına göndərilməlidir;
• Mövzu sətrində “Data komandası daxilində Baş data Analitik” qeyd olunmalıdır;
• CV-lər 30 iyun 2024-cü il tarixinə qədər göndərilməlidir.

Diqqət: Müraciət edən namizədlərin CV-ləri seçim üçün ilkin baxışdan keçiriləcəkdir. İlkin CV seçimi zamanı qeyd edilən tələblərə uyğun namizədlər ilə e-poçt və / və ya telefon vasitəsilə əlaqə saxlanılacaq.

İşəgötürənin reytinqi

PASHA Holding tərəfindən digər vakansiyalar

• Baş Auditor
• Product Analyst (Innovation stream)
• Data Engineer
• Audit Meneceri
• Aparıcı Auditor