• Генерувати стратегічні інсайти для проєктів у сферах фарми/life sciences, використовуючи якісні та кількісні дані, ринкові сигнали й дослідницькі вхідні дані. • Проводити поглиблені аналітичні дослідження, оцінки даних і структурований ресерч для складних клієнтських та внутрішніх ініціатив. • Трансформувати фрагментовані дані, результати досліджень і цифрові сигнали у висновки високого рівня, стратегічні рекомендації та матеріали на підтримку прийняття рішень. • Працювати з даними кампаній, омніканальними даними та даними соціального слухання для виявлення патернів, ризиків, можливостей і нових тем. • Аналізувати сигнали аудиторії, наративів і тем у соціальних мережах і цифрових екосистемах. • Підтримувати розробку плейбуків, фреймворків, гайдлайнів і аналітичних презентацій рівня керівництва. • Долучатися до KPI-фреймворків, логіки вимірювання та структур звітності там, де це доречно. • Глибоко й критично використовувати інструменти ШІ та LLM для дослідження, синтезу, структурування, резюмування й прискорення аналітики. • Валідувати результати, отримані за підтримки ШІ, розуміти обмеження інструментів і відповідально застосовувати сучасні ШІ-воркфлоу. • Готувати чіткі стратегічні підсумки та рекомендації для внутрішніх стейкхолдерів із можливою підтримкою на рівні клієнта. • Взаємодіяти з внутрішніми командами та зовнішніми партнерами щодо вимог до даних, аналітичних результатів і потенційних удосконалень підходів до соціального прослуховування й генерації інсайтів.

• Implement a data governance framework • Establish and maintain robust processes for tracking and assessing data quality • Develop automated checks to proactively detect data inconsistencies • Apply statistical techniques to enhance data quality • Create customized reports and dashboards • Extract data from databases (e.g., Redshift, MongoDB) • Identify and resolve root causes of quality issues • Collaborate in cross-functional teams of product managers, engineering, and operations • Create and maintain documentation

• Implement a data governance framework • Establish and maintain robust processes for tracking and assessing data quality • Develop automated checks to proactively detect data inconsistencies • Apply statistical techniques to enhance data quality • Create customized reports and dashboards • Extract data from databases (e.g., Redshift, MongoDB) • Identify and resolve root causes of quality issues • Collaborate in cross-functional teams of product managers, engineering, and operations • Create and maintain documentation

• Data Analyst Internshipは就業型のインターンシッププログラムです。 • 実際に現場のプロジェクトに配属され、メンバーが日々行っている業務の一部を担い、いちチームメンバーとしてミッション達成に向けて挑戦していただきます。 • このインターンシップは、メルカリ、またはメルペイのカルチャーを肌で感じていただき、データアナリストとして働くことの具体的なイメージを持っていただく機会となっています。 • また、経験豊富なメンバーからフィードバックをもらいながら、ご自身のスキルアップはもちろん、キャリアプランについて改めて考える機会にしていただければと思っています。 • データアナリティクスチームの一員として、社内のさまざまな部署と協働しながら、以下の業務を担当いただきます。 • メルカリグループ横断でのカンパニーを跨いだ経営の意思決定という複雑で難易度の高いイシューにチャレンジすることができます。 • データ分析によってフリマアプリ「メルカリ」を改善する機会を見つけ、提案する。 • データ分析によってマーケティングの効果を最大化する。