Аналитик данных — продуктовая аналитика Авито

96K ₽–119K ₽/мес
Опубликовано 29.10.2026
оценка на руки

Что за роль

Avito Analyst Bootcamp — стажировка по продуктовой аналитике или BI-разработке. Участники работают с большими данными и могут вырасти до джуниор-уровня в первые шесть месяцев.

Чем вы будете заниматься

  • Решать реальные задачи с большими данными в продуктовой аналитике или BI-разработке.

Требования

  • Базовые знания SQL и Python.
  • Структурное мышление.
  • Учёба в вузе или оконченное высшее образование по технической, математической или ИТ-специальности.
  • Готовность работать от 30 часов в неделю.

Что мы предлагаем

  • Зарплату.
  • Корпоративную технику и компенсацию питания.
  • Бесплатные сессии с психологами и юристами.
  • Наставника, сообщество и обучение от Академии Авито.
  • Возможность вырасти до уверенного мидла после этапа роста до джуниора.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно владеет базовым SQL и Python и готов применять их к реальным задачам продуктовой аналитики или BI на больших массивах данных Авито.

→

Мыслит структурно: умеет разложить продуктовый вопрос на проверяемые гипотезы, выбрать метрики и аккуратно интерпретировать результаты.

→

Нацелен на быстрый рост: воспринимает стажировку как практический этап, активно учится на задачах и стремится выйти на уровень младшего аналитика в первые шесть месяцев.

→

Самостоятельно организует работу в удалённом формате: фиксирует ход анализа, проверяет качество данных и доводит задачу от запроса до понятного результата.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Аналитик данных — продуктовая аналитика, стажёр (Сейчас)→Младший продуктовый аналитик или BI-аналитик (Через 6–12 месяцев)→Продуктовый аналитик среднего уровня или BI-разработчик (Через 2–4 года)

Обзор рынка

Объём рынка решений для работы с данными, 2026
$150 млрд
Годовой рост рынка аналитики данных
13%
Внедрение AI в аналитику данных
40%
Инвестиции в генеративный AI для аналитики
+35%

Навыки и требования

Обязательные
SQLPythonProduct Analytics
Растущий спрос
dbt и аналитическая инженерияPython для экспериментов и статистического анализаПродуктовая аналитика событий: Amplitude, Mixpanel или PostHog
Снижающийся спрос
Ручная подготовка отчётов в Excel и устаревших BI-инструментахХранимые процедуры и проприетарный ETL вместо облачных аналитических конвейеров

Тренды отрасли

SQL остаётся основой облачной аналитики
Рост облачных хранилищ и lakehouse-платформ поддерживает спрос на SQL для запросов к крупным наборам данных. По прогнозам отраслевых исследований, мировой рынок аналитики данных растёт примерно на 13% в год. Начинающему аналитику полезно освоить оконные функции, оптимизацию запросов и основы BigQuery, Snowflake или Databricks SQL.
AI ускоряет работу с запросами, но повышает требования к проверке
В опросах разработчиков и специалистов по данным около 40% респондентов сообщают об использовании AI-инструментов в работе с данными или аналитикой. Генерация SQL ускоряет прототипирование, однако ошибки в соединениях, фильтрах и определениях метрик могут искажать выводы. В портфолио стоит показывать проверку запросов тестами и сверку результатов с бизнес-логикой.

Новости B2C E-commerce

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев