Описание
Команда разрабатывает Trisigma — аналитический инструмент для A/B-экспериментов и автоматизации аналитики в крупных организациях. Платформа обрабатывает более 7 000 A/B-тестов в год и ежедневно агрегирует свыше 500 000 метрик и разрезов. В её основе — высокопроизводительный движок метрик Semantic Layer, используемый для A/B-тестирования и стандартизации бизнес-отчётности. Trisigma развивается как B2B-продукт; среди клиентов — команды аналитики и продукта из разных отраслей.
Задачи
•Проводить исследования в области A/B-экспериментов: изучать методы повышения чувствительности, корректности статистических критериев и анализа метрик с опорой на мировой опыт и научные публикации
•Проектировать технический дизайн продуктовых инкрементов — от формулировки гипотезы до спецификации вычислительного конвейера
•Вести исследовательские и консалтинговые проекты с крупными IT-компаниями: изучать контекст клиента, проектировать аналитические решения и доводить их до внедрения
•Участвовать в развитии движка и языка аналитических метрик Semantic Layer
•Представлять выводы и обосновывать рекомендации внутренней команде, продакт-менеджерам и руководителям со стороны клиента
•Развивать методологическую базу платформы: документировать подходы, формировать лучшие практики и участвовать в подготовке публикаций
Требования
•Опыт в аналитике данных от 3 лет: продуктовой, исследовательской или в data science
•Уверенное владение Python и SQL
•Понимание математической статистики и проверки гипотез: доверительных интервалов, MDE, SRM, множественных сравнений и методов повышения чувствительности
•Опыт работы с аналитическими хранилищами, например ClickHouse, Trino или BigQuery
•Владение инструментами визуализации данных, например Tableau или Superset
•Умение объяснять сложные аналитические концепции простым языком нетехнической аудитории
•Умение декомпозировать задачи и структурировать исследование от постановки до представления результатов
•Автономность, способность предлагать идеи и решения и добиваться результата
Будет плюсом
•Опыт с LLM и AI-агентами
•Математическое образование
•Опыт консалтинга или работы с внешними клиентами
•Публикации или выступления по A/B-тестированию, каузальному выводу или аналитическим системам
•Проектирование семантических слоёв или аналитических платформ
•Знакомство с Lakehouse-архитектурами
Условия
•Размер зарплаты обсудят на собеседовании
•Прозрачная система премий
•Личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции
•ДМС со стоматологией с первого дня; в офисе принимают терапевт и массажист
