Data Analyst — аналитика affiliate для Tangem@ Tangem

4K $–6K $/мес

Worldwide FinTech Middle Удалённо

SQL Python BigQuery

Опубликовано 28.06.2026

4K $–6K $/мес

подтверждённая

Опубликовано 28.06.2026

О позиции

Компания Tangem ищет Data Analyst для работы над проектами в области affiliate analytics. Ваша задача будет заключаться в анализе данных, создании отчетов и оптимизации процессов. Мы ищем специалиста, который хорошо владеет SQL и Python, а также имеет опыт работы с BigQuery.

Чем вы будете заниматься

Анализировать данные и создавать отчеты для команды.
Оптимизировать процессы обработки данных с использованием SQL и Python.
Работать с BigQuery для извлечения и обработки больших объемов данных.
Сотрудничать с другими командами для улучшения аналитических процессов.
Участвовать в разработке новых аналитических инструментов и методов.

Требования

Опыт работы на позиции Data Analyst от 2 лет.
Глубокие знания SQL и Python.
Опыт работы с BigQuery.
Знания в области матстатистики будут преимуществом.
Способность работать в команде и эффективно коммуницировать.

Будет плюсом

Опыт работы в FinTech или affiliate marketing.
Знание других языков программирования.
Опыт работы с инструментами визуализации данных.

Что мы предлагаем

Конкурентоспособная зарплата от 4000 до 6000 USD в месяц.
Удаленная работа с гибким графиком.
Возможности для профессионального роста и развития.
Доступ к обучающим материалам и курсам.
Дружелюбная команда и поддержка коллег.

Если вы хотите стать частью нашей команды и работать над интересными проектами, присылайте свое резюме!

Обязательные

0/1

Желательные

0/1

Бонус

0/1

Почему эта вакансия

8.5

8.5 из 10

оценка совпадения

Вакансия Data Analyst в Tangem предлагает интересные условия работы и конкурентоспособную зарплату. Необходимы навыки в SQL и Python, что делает её привлекательной для специалистов в области аналитики.

Кто здесь добьётся успеха

→

Глубокое знание SQL для выполнения сложных запросов и оптимизации баз данных, что позволит эффективно обрабатывать большие объемы данных в BigQuery.

→

Способность к самостоятельной работе и самоорганизации, что особенно важно в удаленном формате работы, где требуется высокая степень ответственности и дисциплины.

→

Опыт применения Python для автоматизации процессов анализа данных, включая библиотеки Pandas и NumPy, что позволит ускорить создание отчетов и анализ данных.

Ресурсы для обучения

→SQL для начинающихГайд

→Курс по Python для анализа данныхКурс

→Документация по BigQueryСтатья

Карьерный путь

Data Analyst — аналитика affiliate для Tangem (Сейчас)→Старший аналитик данных (1–2 года)→Руководитель отдела аналитики (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка SQL 2026

$5.4B

Годовой рост

8.2%

Внедрение AI

45%

Инвестиции

+120%

Навыки и требования

Обязательные

SQLPythonBigQuery

Растущий спрос

Data Visualization (Tableau, Power BI)Machine Learning (Scikit-learn, TensorFlow)ETL Processes (Apache NiFi, Talend)

Снижающийся спрос

Excel-based AnalyticsTraditional Data Warehousing (Teradata)

Тренды отрасли

Рост использования облачных решений

Согласно отчетам, более 60% компаний перешли на облачные платформы для хранения и анализа данных, что увеличивает потребность в SQL-аналитиках.

Интеграция AI в аналитику данных

Около 45% организаций внедряют AI в свои аналитические процессы, что приводит к росту спроса на специалистов, умеющих работать с AI-инструментами и SQL.