Data Analyst – Digital Advertising

Nasze wymagania: Doświadczenie w analizie danych, konsultingu lub zarządzaniu projektami. Swobodna praca z SQL; znajomość Python w zastosowaniach analitycznych (automatyzacja, przetwarzanie danych). Bardzo dobre rozumienie ekosystemu reklamy cyfrowej oraz modeli rozliczeniowych kampanii. Rozwinięte umiejętności analityczne i strategiczne myślenie. Umiejętność interpretacji danych i budowania przekonujących narracji (data storytelling). Umiejętność upraszczania złożonych zagadnień i jasnej ich prezentacji. Sprawne zarządzanie wieloma projektami w dynamicznym środowisku. Samodzielność, odpowiedzialność i proaktywność. Rozumienie procesów biznesowych i umiejętność przekładania wymagań na rozwiązania techniczne. Bardzo dobra znajomość języka angielskiego (środowisko międzynarodowe). Biegłość w korzystaniu z MS Office oraz narzędzi BI (Power BI, Tableau lub podobnych). O projekcie: Stanowisko łączy odpowiedzialność za realizację projektów analitycznych, pracę z danymi (SQL/Python/BI) oraz bezpośrednią współpracę z klientem w modelu konsultingowym. Zakres obowiązków: Definiowanie zakresu projektów, kontrola jakości, monitorowanie harmonogramów oraz weryfikacja wyników analiz. Przekładanie pytań biznesowych klientów na specyfikacje analityczne i techniczne. Budowanie insightów oraz opracowywanie rekomendacji opartych na danych. Prezentowanie wyników klientom, omawianie rezultatów pośrednich i końcowych. Budowanie długofalowych relacji i pełnienie roli zaufanego doradcy. Identyfikowanie ryzyk i problemów projektowych oraz proaktywne zarządzanie ich rozwiązaniem. Koordynowanie pracy wielu interesariuszy (lokalnych i zagranicznych). Codzienna praca z SQL – pozyskiwanie, łączenie i analiza dużych zbiorów danych (bazy relacyjne). Wykrywanie anomalii, niespójności oraz trendów w danych. Walidacja danych wewnętrznych z danymi rynkowymi i zewnętrznymi źródłami. Wykorzystanie Python do analizy danych oraz automatyzacji procesów. Przygotowywanie raportów, dashboardów i prezentacji w PowerPoint, Excel oraz Power BI (lub podobnych narzędziach BI). Analiza efektywności kampanii digital (video, display, e-commerce). Interpretacja i optymalizacja wskaźników takich jak: CPM, CPC, CPA, ROAS.