Аналитик данных

Отвечать за внедрение веб-аналитики и качество данных: планы отслеживания, таксономия событий, управление тегами (GTM) и проверка новых релизов отслеживания;

Анализировать поведение игроков на всех этапах воронки: регистрация, первый депозит, удержание, реактивация, отток;

Определять, проверять и контролировать ключевые показатели продукта, связанные с поведением пользователей, оспаривать метрики, которые не отражают реальную бизнес-ценность;

Разрабатывать дашборды с возможностью самостоятельного использования (Tableau) и источники данных, чтобы помочь заинтересованным сторонам отвечать на рутинные вопросы без участия аналитика; 

Поддерживать культуру строгой и честной аналитики: документировать предположения, количественно оценивать неопределённость и отмечать случаи, когда данные не могут ответить на вопрос.

Более 2 лет в области продуктовой, веб- или дата-аналитики;

Хорошее знание SQL — оконные функции, CTE, работа с большими наборами данных (Athena или аналогичные будут плюсом);

Практический опыт работы с платформами веб-аналитики (GA4, Amplitude, Mixpanel или аналогичные), включая проектирование событий и внедрение отслеживания, а не только потребление отчетов;

Рабочие знания Google Tag Manager или аналогичной системы управления тегами и умение читать спецификации dataLayer и отлаживать проблемы с отслеживанием;

Опыт анализа воронок и когорт;

Умение работать с BI-инструментом (предпочтительно Tableau), включая проектирование источников данных;

Знания в области статистики будут плюсом: тестирование гипотез, доверительные интервалы, статистическая мощность, распространённые ошибки экспериментов (подглядывание, смещение выборки, смещение зрелости когорты);

Опыт работы с JS/HTML/CSS будет значительным преимуществом;

Знание особенностей SPA (Single Page Application);

Английский язык не ниже уровня Intermediate (письменный и устный);

Опыт работы в высокочастотной B2C-сфере (финтех, гейминг, e-commerce) будет плюсом.

Бизнес-ориентированность: вы начинаете с решения, которое нужно принять, а не с данных, которые случайно доступны;

Сквозное мышление: вы естественно связываете изменение лендинга с его последующим влиянием на депозиты и LTV, а не оптимизируете каждый этап по отдельности;

Интеллектуальная честность: вы говорите «данные это не подтверждают», даже если в комнате хотят услышать другой ответ, и количественно оцениваете свою уверенность;

Внимание к качеству данных: вы рассматриваете сломанное отслеживание как инцидент первого приоритета, потому что от него зависит весь последующий анализ;

Простота важнее изощрённости: вы предпочитаете простую, понятную метрику, которой доверяют заинтересованные стороны, теоретически изящной, но непонятной никому;

Ответственность: вы доводите вопрос от необработанного события до бизнес-решения, не ожидая идеально сформулированной задачи.

GROWE TOGETHER: Наша команда — наш главный актив. Мы работаем вместе и поддерживаем друг друга для достижения общих целей;

DRIVE RESULT OVER PROCESS: Мы ставим амбициозные, чёткие, измеримые цели в соответствии с нашей стратегией, двигая Growe к успеху;

BE READY FOR CHANGE: Мы рассматриваем вызовы как возможности для роста и развития. Мы адаптируемся сегодня, чтобы побеждать завтра.