Обязанности
— Разрабатывать и развивать систему продуктовых и бизнес-метрик: формализовывать определения, методологии расчёта, правила использования и контроль качества данных;
— Анализировать большие объёмы данных из разных источников, находить закономерности, точки роста и причины изменений ключевых показателей;
— Самостоятельно работать с неопределёнными и слабо формализованными задачами: уточнять бизнес-проблему, выбирать методологию, определять необходимые данные и формировать план исследования;
— Проводить продуктовые исследования, формулировать и самостоятельно проверять гипотезы;
— Вести A/B-тесты end-to-end: оценивать целесообразность эксперимента, определять метрики и дизайн теста, контролировать качество проведения и интерпретировать результаты;
— Оценивать влияние продуктовых изменений и формировать рекомендации для продуктовых и бизнес-команд;
— Готовить аналитические витрины и участвовать в построении ETL-процессов совместно с Data Engineering командой;
— Создавать и развивать дашборды в Tableau;
— Презентовать результаты исследований и рекомендации продуктовым командам, бизнесу и C-level, объясняя сложные аналитические выводы понятным языком.
Требования
— Отличное знание SQL и опыт самостоятельной работы с большими объёмами данных;
— Уверенное владение Python для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy и другие аналитические библиотеки;
— Хорошее знание статистики: описательная статистика, статистические тесты, корреляционный и регрессионный анализ;
— Практический опыт проектирования, проведения и анализа A/B-тестов;
— Опыт проведения продуктовых исследований и умение превращать результаты анализа в конкретные бизнес-рекомендации;
— Умение самостоятельно формулировать аналитический подход к задаче и доводить исследование до понятного вывода;
— Продуктовое мышление и способность видеть за изменениями метрик причины и бизнес-контекст;
— Опыт визуализации данных и работы с BI-системами; опыт с Tableau будет преимуществом;
— Умение структурировать сложные задачи, выделять главное и аргументировать выводы данными;
— Способность эффективно взаимодействовать с Product Managers, бизнес-заказчиками и техническими командами.
Будет преимуществом опыт работы с:
— ClickHouse, MySQL;
— Spark + Iceberg;
— dbt и другими инструментами трансформации данных;
— Airflow, включая понимание принципов построения DAG;
— Data Lake и современными подходами к организации data-платформ;
— Data Mesh;
— веб-аналитикой и аналитикой мобильных приложений;
— Plotly и другими инструментами визуализации и исследовательского анализа данных.
Условия
— Работа с highload-продуктами и данными аудитории 100M+ пользователей по всему миру;
— Высокий уровень самостоятельности и возможность напрямую влиять на развитие продукта;
— Гибкий формат работы: удалённо, гибридно или из офиса;
— Гибкое начало рабочего дня;
— Возможности для профессионального роста и расширения зоны ответственности;
— Обмен экспертизой внутри сильного профессионального сообщества;
— Командные мероприятия, тимбилдинги и другие внутренние активности.
