Data Analyst (Mid)

ภาพรวมตำแหน่ง

FutureSkill เปิดรับ Data Analyst ระดับ Mid ที่เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อสรุปที่ทีมนำไปตัดสินใจได้ โดยดูแลโครงสร้างข้อมูลและธรรมาภิบาลข้อมูลในส่วนที่เกี่ยวข้องควบคู่กันไป

หน้าที่และความรับผิดชอบ

งานหลักคือการวิเคราะห์และสื่อสารข้อมูล โดยมีงานวางท่อข้อมูลและกำกับดูแลข้อมูลเป็นงานสนับสนุน

1. Data Analysis (หลัก)

• ร่วมกับทีมธุรกิจกำหนดคำถามทางธุรกิจ และแปลงเป็นการวิเคราะห์ที่ตอบได้จริง
• สร้างและดูแล dashboard และรายงานอย่างสม่ำเสมอ เช่น ผู้เรียน การเรียนจบคอร์ส การขาย และพฤติกรรมการใช้งาน
• ทำวิเคราะห์เจาะลึก เช่น cohort, funnel, retention, segmentation พร้อมข้อเสนอแนะที่ตัดสินใจได้
• สรุปผลและนำเสนอต่อผู้บริหารและทีมที่ไม่ใช่สายเทคนิคให้เข้าใจง่าย
• ออกแบบและติดตามการทดลอง (A/B test) และตัวชี้วัดของผลิตภัณฑ์

2. Data Engineering (สนับสนุน)

• พัฒนาและดูแล data pipeline (ETL/ELT) จากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เช่น ฐานข้อมูลแอป CRM และ analytics tools เข้าสู่ data warehouse
• ออกแบบ data model และ schema ให้คนใช้งานปลายทางดึงข้อมูลได้ง่ายและถูกต้อง
• ตั้ง monitoring และ alert เมื่อ pipeline ล้มหรือข้อมูลผิดปกติ

3. Data Governance (สนับสนุน)

• กำหนดและบังคับใช้มาตรฐานคุณภาพข้อมูล เช่น นิยามตัวชี้วัด การตั้งชื่อ และการตรวจความถูกต้อง
• จัดทำ data dictionary และ data catalog ให้ทุกคนเข้าใจความหมายของข้อมูลตรงกัน
• ดูแลสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล (access control) และปฏิบัติตาม PDPA เช่น การจำแนกข้อมูลส่วนบุคคล การปกปิด/mask PII และระยะเวลาเก็บข้อมูล
• ประสานงานกับทีมกฎหมายและ IT security เมื่อมีการขอใช้ข้อมูลใหม่หรือเกิดเหตุข้อมูลรั่วไหล

คุณสมบัติผู้สมัคร

ผู้สมัครต้องมีประสบการณ์วิเคราะห์ข้อมูล 3–5 ปี และเคยทำงานกับข้อมูลจริงตั้งแต่ดึงจนถึงนำเสนอ

คุณสมบัติที่จำเป็น

• ปริญญาตรีขึ้นไปในสาขาสถิติ คณิตศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมศาสตร์ หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง
• SQL ระดับชำนาญ (join, window function, CTE) และปรับปรุง query ได้
• ใช้เครื่องมือ BI ได้อย่างน้อย 1 ตัว เช่น Looker Studio, Power BI, Tableau หรือ Metabase
• Python หรือ R สำหรับทำ data cleaning และ analysis (pandas หรือเทียบเท่า)
• เข้าใจหลักการ data modeling และเคยทำงานกับ ETL/ELT pipeline หรือ data warehouse (เช่น BigQuery, Snowflake, Redshift)
• เข้าใจ PDPA และหลักการจัดการข้อมูลส่วนบุคคลในงานจริง
• สื่อสารได้ชัดเจนทั้งภาษาไทยและอังกฤษพื้นฐาน และเล่าเรื่องจากข้อมูลได้

คุณสมบัติที่เป็นข้อได้เปรียบ

• ประสบการณ์กับ product analytics (Amplitude, Mixpanel, GA4) หรือข้อมูล CRM
• ประสบการณ์กับ orchestration tools (Airflow, dbt, n8n) หรือแพลตฟอร์มคลาวด์
• พื้นฐานสถิติเชิงอนุมานและการออกแบบการทดลอง
• ประสบการณ์ในอุตสาหกรรม EdTech หรือการฝึกอบรม
• คุ้นเคยกับการใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลอย่างปลอดภัย