Локация
Тбилиси; удалённый формат работы
Компания
Adviva развивает продуктовые и маркетинговые решения на основе анализа пользовательского поведения, игровых метрик и данных о жизненном цикле пользователей.
Что делать
•Проводить продуктовые исследования пользовательского поведения, игровых метрик и жизненного цикла пользователей — от первого контакта до монетизации и удержания.
•Искать закономерности, находить точки роста и формировать продуктовые и бизнес-гипотезы.
•Проектировать исследования, анализировать A/B-тесты, продуктовые воронки, когорты и пользовательские сегменты.
•Разрабатывать алгоритмы и сервисы для сегментации, скоринга, персонализации, рекомендаций и других data-driven решений.
•Прототипировать подходы на Python и данных, оценивать их эффект и доводить успешные решения до использования в продукте.
•Работать с продуктовыми и маркетинговыми командами, выполнять сложные ad-hoc исследования и представлять результаты в виде выводов, рекомендаций и следующих шагов.
Требования
•Опыт работы Data Analyst или Product Analyst от 1 года либо сопоставимый практический опыт.
•Уверенное владение SQL, включая работу с большими объёмами данных в ClickHouse и MySQL.
•Знание Python для анализа данных, автоматизации и визуализации; pandas, NumPy, matplotlib/seaborn и другие инструменты.
•Понимание основ статистики, теории вероятностей и A/B-тестирования.
•Понимание продуктовых метрик Retention, Conversion, LTV, ARPU и других.
•Умение самостоятельно формулировать исследовательский вопрос, выбирать подход к анализу и интерпретировать результаты.
•Умение связывать изменения метрик с пользовательским поведением и причинно-следственными связями.
•Системное мышление, любознательность и внимательность к деталям.
Хорошо, если есть
•Опыт построения пользовательских сегментов, скорингов, кластеризации или классификации поведения.
•Опыт разработки рекомендательных алгоритмов, персонализации или других алгоритмических решений.
•Опыт проведения или автоматизации A/B-тестов.
•Базовое понимание ML и опыт применения простых ML-моделей для аналитических задач.
•Опыт использования LLM и AI-инструментов для исследования данных, написания и проверки SQL/Python-кода, поиска гипотез и автоматизации рутинных задач.
Культура и преимущества
•Удалённый формат работы.
•График 5/2.
