Analityk Biznesowo-Systemowy
⚲ Warszawa
14 700 – 25 200 zł / mies.
Wymagania
- Min. 2 lata doświadczenia jako Business Analyst, System Analyst, Data Analyst lub pokrewnym
- Bardzo dobra znajomość SQL umożliwiająca samodzielną analizę danych
- Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych
- Doświadczenie w przygotowywaniu dokumentacji analitycznej i specyfikacji wymagań
- Doświadczenie w przygotowywaniu scenariuszy i przypadków testowych
- Umiejętność modelowania procesów biznesowych
Mile widziane
- Znajomość branży ubezpieczeniowej
- Znajomość SAS Enterprise Guide, SAS 4GL i makr SAS
Opis stanowiska
Analityk biznesowo-systemowy w projekcie dla jednego z największych polskich ubezpieczycieli, w obszarze szkód i świadczeń — analiza procesów, definiowanie wymagań dla rozwiązań danych i raportowania oraz samodzielna analiza dużych zbiorów danych w SQL. Praca zdalna z jednym dniem w biurze tygodniowo. Szczera uwaga: opis obiecuje 'dynamiczne środowisko pracy i możliwość nauki', co w praktyce może oznaczać częste zmiany priorytetów i presję czasu, a 'wsparcie transformacji środowiska danych' bywa żmudną migracją i porządkowaniem istniejących systemów — warto to zweryfikować na rozmowie.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Dynamiczne środowisko pracy i możliwość nauki
Może oznaczać częste zmiany priorytetów, nieprzewidziane problemy i presję czasu, ale też realne szanse na zdobycie nowych umiejętności.
🟡
Zyskasz możliwość uczestniczenia w Jit Communities i szkoleniach, aby dalej rozwijać swoje umiejętności
Szkolenia mogą być ogólnodostępne lub bardzo specyficzne, a 'Jit Communities' to prawdopodobnie wewnętrzne grupy zainteresowań, których wartość zależy od zaangażowania uczestników.
🟡
Społeczność Jit umili Ci czas podczas cyklicznych spotkań integracyjnych
Może to być miły dodatek, ale też forma budowania poczucia przynależności, która może być wykorzystywana do nieformalnego wywierania presji na pracowników.
🟡
samodzielna analiza danych przy wykorzystaniu SQL
Oznacza, że będziesz musiał samodzielnie pisać zapytania SQL do wydobywania i analizowania danych, a nie tylko korzystać z gotowych raportów.
🔴
wsparcie transformacji środowiska danych
Może oznaczać zarówno udział w nowoczesnych projektach, jak i żmudną pracę przy migracji i porządkowaniu istniejących, potencjalnie przestarzałych systemów.