Работа в Москве, вакансия - Fullstack analyst • Москва - id358

Raketa — это компания, которая меняет правила игры в мире онлайн-шоппинга. Мы соединяем людей по всей России с возможностями китайских маркетплейсов, таких как Poizon, 95, Taobao, Goofish, Tmall, JD, Pinduoduo и другие. С 2021 года мы обеспечиваем наших клиентов не только безопасной, но и невероятно удобной доставкой товаров из Китая.

Чем предстоит заниматься:

* Собирать и уточнять требования у бизнеса и пользователей так, чтобы их можно было без потерь положить в backlog разработки.

* Переводить задачи в технические спецификации: формулировать API-контракты, продумывать сценарии интеграции, согласовывать форматы данных.

* Декомпозировать фичи до понятных user stories и acceptance criteria, чтобы разработчики и QA могли работать без “додумываний”.

* Работать с данными: проверять гипотезы через SQL-запросы, считать метрики, помогать строить отчёты.

* Контролировать консистентность систем — описывать сущности, атрибуты, связи, следить за единым словарём данных.

* Сопровождать разработку: участвовать в ревью требований, поддерживать документацию в актуальном виде.

Что важно уметь:

Обязательно

* Опыт системного или продуктового анализа 5+ лет.

* Уметь строить запросы (SELECT, FROM, WHERE ORDER, JOIN, GROUP BY, HAVING, WITH).

* Понимать основы управления данными

* Хорошее понимание архитектуры веб-приложений, работы API (REST/GraphQL), очередей, авторизации.

*Знать и понимать отличия типов данных и как они хранятся

* Навыки моделирования бизнес-процессов (BPMN/UML), составления ER-диаграмм, Data Flow.

* Подготовка спецификаций (BRD, FRD, SRS), постановка задач в GitLab.

* Владение инструментами: Swagger/OpenAPI.

* Навык валидации требований через тестовые сценарии и приёмку результата.
​​​​​​
* Знать что такое группирующие и агрегационные функции и уметь с ними работать

* Понимать структуры БД (DDL и моделирование)

* Знать различие между первичными и внешними ключами и их роль в обеспечении целостности данных

Желательно

* Опыт работы с Datalens.

* Базовые знания DevOps-инструментов (Docker, CI/CD) — понимать, как собирается и выкатывается сервис.

* Навыки анализа продукта: когортный анализ, работа с retention/DAU/MAU.

Что мы предлагаем:

• Современные инструменты для работы
• Достойную оплату труда
• Возможность работать удаленно
• Работа с профессиональной командой, ориентированной на результат

Ждем твоего отклика!