PARI

Product/Business Analyst

Коротко

Продуктовый/бизнес-аналитик в беттинг-продукте: продуктовая, клиентская и финансовая аналитика в одной роли — когортный анализ, юнит-экономика, связь поведения игроков с деньгами и эффектом на P&L. Нужен сильный SQL и Python, опыт A/B-тестирования и работы с визуализацией данных (Tableau/Power BI/DataLens), а также умение самостоятельно формулировать гипотезы и решения в связке с продуктом, маркетингом и финансами.

# Продуктовый/Бизнес аналитик
Здесь ты будешь отвечать за продуктовую, клиентскую и финансовую аналитику, находить точки роста и превращать их в понятные бизнес‑решения.
В этой роли ты влияешь на решения команд продукта, маркетинга и финмодели именно через данные: от постановки вопросов до оценки эффекта на P&L.
Мы ждем человека, который умеет находить работающие решения, а не двигаться по шаблонам.
Задачи
•Погружаться в спортивный мир глазами беттора: на основе поведения пользователей в продукте, метрик и сегментов анализировать, что важно для клиентов на каждом этапе пути
•Переводить инсайты о мотивации и поведении игроков в продуктовые и коммуникационные решения, которые повышают удержание и монетизацию
•Развивать клиентскую, продуктовую и финансовую аналитику в логике запросов бизнеса: от постановки вопросов до формулировки решений и оценки эффекта
•Строить когортную аналитику и юнит‑экономику продукта, искать связи игровых поведенческих факторов (частота, глубина, тип ставок, отклонения от привычного паттерна) с ключевыми финансовыми метриками
•Проектировать и проверять гипотезы (в том числе через A/B‑тесты), помогать командам принимать продуктовые и финансовые решения на основе данных
•Находить зоны роста бизнеса через анализ данных, инициировать и поддерживать оптимизацию процессов (от отчетности и витрин данных до product discovery), чтобы решения принимались быстрее и с прогнозируемым эффектом на P&L
Что мы ждем от тебя
•Тебе комфортно работать там, где не всё описано регламентами, и ты видишь возможность выстраивать процессы лучше, чем они были раньше
•Ты не ждёшь готовых задач — замечаешь возможности, формулируешь идеи и запускаешь изменения, потому что «просто работает» — не финальная точка
•Ты спокойно относишься к меняющимся приоритетам, быстро перестраиваешься и воспринимаешь это как шанс найти более сильное решение, а не останавливаться на хорошем результате
Какие скиллы нам важны
•Глубоко понимаешь методологии анализа данных и статистики и самостоятельно применяешь их в продуктовых задачах — от постановки гипотез до принятия решений; будет плюсом опыт предиктивного моделирования и ML-подходов
•Уверенно и самостоятельно пишешь сложный SQL и используешь Python для аналитики, автоматизации отчетов и экспериментов
•Имеешь опыт работы с большими объемами и разнородными источниками данных, умеешь наводить порядок в хаосе схем, витрин и логов
•Владеешь инструментами визуализации данных (Tableau / Power BI / DataLens или аналоги) и умеешь собирать дашборды, по которым реально принимают решения; знание Tableau будет плюсом
•Обладаешь высоким уровнем критического мышления и сильными коммуникативными навыками: умеешь проверять выводы, задавать неудобные вопросы к данным и объяснять сложные аналитические концепции простым языком
•Умеешь работать в связке с продуктом и бизнес‑командами, а решения принимать командно

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте