Дата-аналитик (Data Quality / ETL), Junior+/Middle — Россия, Москва

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.