О роли
Мы ищем Data Analyst в команду, которая отвечает за развитие внутренней A/B-платформы. Роль включает поддержку сервисов автоподсчёта результатов, исследовательскую аналитику, разработку аналитических бэкенд-сервисов и библиотек, а также создание визуализаций для аналитиков/продактов.
Задачи, которые нужно решать
- Поддержка A/B-платформы как внутреннего сервиса для продуктовых команд: решение инцидентов, обеспечение стабильности пайплайнов расчётов (Airflow), поддержка расчётных библиотек и метрик.
- Развитие логики автоматических расчётов: масштабирование, оптимизация вычислений, улучшение удобства использования.
- Поддержка и развитие внутренних библиотек для расчёта A/B-тестов. Контроль корректности статистических методов, реализованных в платформе (power, MDE, корректировки, guardrail-метрики и др.).
- Разработка и поддержка мониторингов и health-checks платформы (качество данных, SRM, полнота расчётов, аномалии метрик).
- Участие в проектировании аналитической архитектуры платформы. Взаимодействие с Data Engineering и ML Platform командами по вопросам данных, витрин и пайплайнов.
- Консультации и обучение продуктовых аналитиков работе с платформой, интерпретации результатов и выбору метрик.
- Поддержка документации, гайдлайнов и best practices.
Наш будущий коллега
- Имеет опыт работы от 2-х лет в роли Дата аналитика/Аналитика-разработчика/Data Scientist'а.
- Владеет SQL и любой из BI систем (FineBI, Tableau, QlikSense, и т.п.).
- Уверенно владеет Python для аналитических задач: разработка библиотек, написание модульного и повторно используемого кода (PySpark, Pandas, NumPy, Matplotlib/Plotly/Seaborn, SciPy, Statsmodels).
- Базовое понимаю A/B-тестирование и причинно-следственный анализ: постановка гипотез, uplift, доверительные интервалы, корректные выводы.
- Знает теорию вероятностей и математической статистики на уровне, достаточном для реализации расчётных методов и корректной интерпретации результатов.
