Cześć!

Proponujemy płatny staż w Zespole Analiz Danych.

Dopuszczamy możliwość zrealizowania praktyk uczelnianych w ramach stażu "Młodzi w Łodzi".

Bierzemy pod uwagę takie kierunki studiów:

1. Computer Science and Information Technology;
2. Applied Computer Science;
3. Modelling and Data Science;
4. Mathematical Methods in Data Analysis;
5. Matematyka;
6. Analiza Danych;
7. Ekonometria i Analityka Danych;
8. Informatyka;
9. Informatyka Ekonomiczna;
10. Sztuczna Inteligencja i Uczenie Maszynowe.

Oferowane przez nas benefity:

1. dofinansowanie do posiłków (SMARTLUNCH);
2. dofinansowanie do karty sportowej;
3. dofinansowanie do prywatnej opieki medycznej;
4. dostęp do firmowej siłowni;
5. wypożyczalnia gier planszowych, książek i rowerów;
6. bezpłatny parking.

1. wsparcie zespołu przy budowaniu i wdrażaniu kompleksowych rozwiązań raportowania i analityki biznesowej;
2. przygotowywanie regularnych i ad hoc raportów oraz analiz wspierających procesy biznesowe i operacyjne;
3. analiza danych historycznych i bieżących w celu identyfikacji trendów, anomalii oraz potencjalnych zagrożeń dla procesów biznesowych;
4. regularna kontrola jakości danych, weryfikowanie ich dokładności oraz rozwiązywanie problemów związanych z błędami w danych;
5. tworzenie i optymalizacja zapytań SQL na potrzeby raportów i analiz;
6. budowa dashboardów i wizualizacji danych;
7. dokumentowanie procesów analitycznych i procedur raportowych;
8. regularna współpraca z zespołami biznesowymi, IT oraz innymi działami w zakresie potrzeb analitycznych.

1. bardzo dobra znajomość SQL (tworzenie zapytań, łączenie tabel, agregacje, optymalizacja zapytań);
2. znajomość narzędzi raportowych i wizualizacyjnych (np. Power BI, Tableau, SAP Analytics Cloud);
3. umiejętność przekształcania danych w czytelne i funkcjonalne dashboardy;
4. wiedza z zakresu modelowania danych i hurtowni danych;
5. myślenie przyczynowo-skutkowe i podejmowanie decyzji w oparciu o dane;
6. samodzielność i odpowiedzialność za realizację powierzonych zadań;
7. umiejętność samodzielnej interpretacji danych i wyciągania wniosków biznesowych;
8. zdolność identyfikowania trendów, anomalii i zależności w danych;
9. proaktywne podejście do usprawnień i inicjowanie zmian;
10. komunikatywność i umiejętność prezentowania rozwiązań w sposób zrozumiały dla odbiorców biznesowych;
11. dobra organizacja pracy własnej oraz umiejętność pracy pod presją czasu;
12. otwartość na rozwój i naukę nowych narzędzi;
13. znajomość Python (mile widziana) – w szczególności do automatyzacji analiz i przetwarzania danych.