Главный аналитик платформы A/B тестирования

- Автоматизировать построение и обновление витрин отчетности и целевых данных
- Настраивать расписания и зависимости задач оркестрации
- Внедрять типовые проверки качества данных на этапах загрузки и обработки
- Документировать логику построения витрин, источники данных и ограничения
- Подводить итоги экспериментов, рассчитывать ключевые метрики и оценивать статистическую значимость результатов.
- Готовить отчеты по A/B-тестам, включая гипотезы, методологию расчетов, результаты и рекомендации
- Презентовать результаты анализа внутренним заказчикам
- Участвовать в сборе требований к систематизированной отчетности
- Готовить прототипы отчетов и согласовать их с заказчиками
- По согласованным прототипам готовить дашборды в Superset и собирать обратную связь по ним

- Высшее техническое или экономическое образование
- Знание SQL, реляционных БД, индексов, партиционирования и базовых подходов к оптимизации запросов
- Навыки сопровождения и доработки пайплайнов обработки данных под руководством старших коллег или в рамках согласованной архитектуры
- Понимание инструментов оркестрации задач, включая Airflow или аналогичные решения
- Владение Python на уровне написания скриптов, утилит и автоматизации типовых операций
- Умение работать с Git
- Владение Python 3 и библиотеками для анализа данных: pandas, numpy, scikit‑learn, statsmodels, scipy
- Понимание жизненного цикла АБ-тестирования: постановка задачи, дизайн эксперимента, мониторинг и оценка результато.
- Понимание жизненного цикла ML‑моделей: постановка задачи, подготовка данных, обучение, тестирование, внедрение, мониторинг и переобучение
- Владение инструментами визуализации данных, включая Superset
- Понимание жизненного цикла построения систематизированной отчетности: постановка задачи, подготовка данных, мониторинг, сбор обратной связи
- Опыт работы в банках, крупных технологических компаниях или телеком-операторах как преимущество

• Стабильный прозрачный доход: заработная плата по итогам собеседования, премия по результатам работы
• График с 9:00 до 18:00, по пятницам сокращённый день
• Забота о здоровье: ДМС со стоматологией и телемедициной, льготное страхование для близких, полис путешественника
• Бесплатный фитнес-зал A-Sport в офисах, сетка групповых занятий, турниры по киберспорту, теннису, футболу, волейболу, шахматам, корпоративные слоты на забегах
• Безлимитные онлайн-консультации психолога, фитнес-тренера, юриста, нутрициолога и других специалистов
• Карьерная траектория, менторство, курсы по ИИ, менеджменту, продукту и дизайну, доступ к внешнему обучению и конференциям
• Доступ к ИИ-платформе AlfaGen, нейросетям «в кармане сотрудника» — сервису Alfa AI, конструктору ИИ-агентов
• Мерч за вовлечённость, программа Приведи друга с выплатами без ограничений
• 60+ сообществ по интересам, проект Non-Random Coffee, премия Alfa Award лучшим сотрудникам и проектам
• Доступ к онлайн-библиотеке Alpina Digital, онлайн-курсам Синхронизация по искусству, кино, музыке и психологии

Обязанности:
- Автоматизировать построение и обновление витрин отчетности и целевых данных
- Настраивать расписания и зависимости задач оркестрации
- Внедрять типовые проверки качества данных на этапах загрузки и обработки
- Документировать логику построения витрин, источники данных и ограничения
- Подводить итоги экспериментов, рассчитывать ключевые метрики и оценивать статистическую значимость результатов.
- Готовить отчеты по A/B-тестам, включая гипотезы, методологию расчетов, результаты и рекомендации
- Презентовать результаты анализа внутренним заказчикам
- Участвовать в сборе требований к систематизированной отчетности
- Готовить прототипы отчетов и согласовать их с заказчиками
- По согласованным прототипам готовить дашборды в Superset и собирать обратную связь по ним

Требования:
- Высшее техническое или экономическое образование
- Знание SQL, реляционных БД, индексов, партиционирования и базовых подходов к оптимизации запросов
- Навыки сопровождения и доработки пайплайнов обработки данных под руководством старших коллег или в рамках согласованной архитектуры
- Понимание инструментов оркестрации задач, включая Airflow или аналогичные решения
- Владение Python на уровне написания скриптов, утилит и автоматизации типовых операций
- Умение работать с Git
- Владение Python 3 и библиотеками для анализа данных: pandas, numpy, scikit‑learn, statsmodels, scipy
- Понимание жизненного цикла АБ-тестирования: постановка задачи, дизайн эксперимента, мониторинг и оценка результато.
- Понимание жизненного цикла ML‑моделей: постановка задачи, подготовка данных, обучение, тестирование, внедрение, мониторинг и переобучение
- Владение инструментами визуализации данных, включая Superset
- Понимание жизненного цикла построения систематизированной отчетности: постановка задачи, подготовка данных, мониторинг, сбор обратной связи
- Опыт работы в банках, крупных технологических компаниях или телеком-операторах как преимущество

Условия:
• Стабильный прозрачный доход: заработная плата по итогам собеседования, премия по результатам работы
• График с 9:00 до 18:00, по пятницам сокращённый день
• Забота о здоровье: ДМС со стоматологией и телемедициной, льготное страхование для близких, полис путешественника
• Бесплатный фитнес-зал A-Sport в офисах, сетка групповых занятий, турниры по киберспорту, теннису, футболу, волейболу, шахматам, корпоративные слоты на забегах
• Безлимитные онлайн-консультации психолога, фитнес-тренера, юриста, нутрициолога и других специалистов
• Карьерная траектория, менторство, курсы по ИИ, менеджменту, продукту и дизайну, доступ к внешнему обучению и конференциям
• Доступ к ИИ-платформе AlfaGen, нейросетям «в кармане сотрудника» — сервису Alfa AI, конструктору ИИ-агентов
• Мерч за вовлечённость, программа Приведи друга с выплатами без ограничений
• 60+ сообществ по интересам, проект Non-Random Coffee, премия Alfa Award лучшим сотрудникам и проектам
• Доступ к онлайн-библиотеке Alpina Digital, онлайн-курсам Синхронизация по искусству, кино, музыке и психологии