Дата-аналитик (Data Quality / ETL), Junior+/Middle
Описание
О нас Мы — отдел спортивной аналитики и науки профессионального футбольного клуба "Динамо". Строим data-инфраструктуру и аналитические продукты, которыми ежедневно пользуются тренерский штаб, медицинский департамент, департамент перформанса и селекционный отдел. Работаем с данными внешних поставщиков (event-данные, трекинг, статистика) и внутреннего контура клуба — GPS, тренировочные и физические показатели — по основной команде, второй команде и академии. Чем предстоит заниматься: На старте Писать и развивать автоматические проверки качества данных: пропуски, дубли, аномалии, расхождения между источниками; настраивать алерты и регулярные отчёты о состоянии данных. Вместе с командой организовывать и стабилизировать ETL-пайплайны: загрузка данных от поставщиков и внутренних систем, нормализация, сопоставление идентификаторов игроков, матчей и команд между источниками. Помогать упорядочить поток данных от второй команды и академии. Дальше Разрабатывать и поддерживать витрины данных — бэкенд для BI-отчётов, дашбордов и аналитических моделей. Проверять корректность метрик: сравнивать альтернативные варианты расчёта и обосновывать, какой лучше отражает суть. Участвовать в доработке действующих моделей и тестировании новых аналитических продуктов. Контролировать полноту и качество данных на цифровых платформах клуба. Оперативно закрывать запросы тренерского штаба и департаментов — регулярная отчётность и подготовка к матчам не ставятся на паузу. Что мы ждём: Опыт работы с данными от 2-х лет (аналитик данных, analytics engineer, data engineer) — коммерческий опыт, стажировки или серьёзные пет-проекты. SQL на уверенном уровне: джойны, агрегации, оконные функции, CTE. Python для обработки данных и автоматизации: pandas / polars, работа с API, Git. Готовность писать код, который работает регулярно, а не только для разовых выгрузок. Понимание, как устроены ETL/ELT-процессы и витрины данных; опыт участия в их построении — преимущество. Внимательность к деталям и интерес к качеству данных: умение заметить, что цифры «не сходятся», и найти причину. Опыт работы с BI-инструментами (DataLens — преимущество). Базовое понимание ML: как устроены обучение и валидация моделей и как качество входных данных влияет на результат. Интерес к футболу и понимание игры. Самостоятельность: умение разобраться в задаче, задать правильные вопросы и довести её до результата. Будет плюсом: Опыт работы с футбольными данными. Опыт с оркестраторами (Airflow, Prefect, Dagster), dbt или инструментами проверки данных (dbt tests, Great Expectations, Soda). Опыт работы с ClickHouse / PostgreSQL, Docker. Опыт работы в футбольном клубе или спортивной организации. Пет-проекты по футбольной аналитике: модели, дашборды, статьи — пришлите ссылку вместе с откликом. Мы предлагаем: Работу в профессиональном футбольном клубе и прямое влияние на спортивные решения — ваши данные используют тренеры, врачи и скауты. Доступ к данным топ-уровня: event-данные, трекинг, GPS, медицинские и физические показатели. Сильную команду аналитиков, профессиональный рост. Гибридный формат работы. Официальное оформление по ТК РФ. Конкурентоспособный уровень заработной платы, годовое премирование. ДМС. Как проходит отбор: Скрининг с HR (20–30 мин) → техническое интервью с командой (при необходимости тестовое задание) → финальная встреча с руководителем отдела. Будем рады отклику с резюме и ссылкой на GitHub или портфолио.