Мы – IT-компания, рекламная сеть asoads.com и владельцы мобильных приложений. Мы не занимаемся услугами по написанию кода, а сосредоточены на развитии собственных продуктов.
В связи с активным развитием компании и запуском новых проектов мы ищем сильного аналитика данных, который поможет нам принимать решения на основе данных и находить точки роста бизнеса.
Нам нужен человек, который сможет не просто строить отчёты, а разбираться в данных, находить закономерности, формулировать гипотезы и превращать результаты анализа в конкретные бизнес-решения.
ЧТО ПРЕДСТОИТ ДЕЛАТЬ:
Аналитика бизнеса:
- Анализировать ключевые показатели рекламной сети: traffic, revenue, cost, margin, fill rate, bid rate, win rate, PPR, discrepancy и другие метрики.
- Анализировать эффективность Publisher / Source → Exchange → DSP / Self-Serve.
- Находить причины изменений revenue, spend, маржи и качества трафика.
- Выявлять точки роста и возможности для увеличения revenue и прибыли.
- Проводить анализ по GEO, source, format, device, DSP и другим сегментам.
- Считать экономику новых источников, партнёров и направлений.
Работа с данными:
- Собирать данные из различных систем и приводить их к единому виду.
- Строить и поддерживать дашборды и регулярную отчетность для руководителей и команд.
- Автоматизировать регулярные выгрузки и аналитические задачи.
- Контролировать корректность данных и находить расхождения между системами.
- Формировать единую систему метрик и определений внутри компании.
Взаимодействие с командами:
- Работать совместно с Head of RTB, Project Manager, разработчиками и руководителем компании.
- Отвечать на бизнес-вопросы в формате: «что произошло → почему → что делать».
- Переводить сложные данные в понятные выводы и конкретные рекомендации.
- Помогать командам принимать решения на основе данных, а не субъективных ощущений.
ЧТО МЫ ОЖИДАЕМ ОТ КАНДИДАТА:
- Уверенное знание Python и SQL.
- Опыт анализа больших событийных датасетов.
- Знание математической статистики и теории вероятностей.
- Умение находить зависимости между большим количеством категориальных и числовых признаков.
- Опыт feature engineering и анализа сочетаний признаков.
- Понимание методов классификации, кластеризации и поиска аномалий.
- Опыт работы с моделями типа LightGBM, XGBoost, CatBoost или аналогичными.
- Умение правильно работать с несбалансированными выборками и редкими целевыми событиями.
- Понимание переобучения, утечки целевого признака, статистической значимости и проверки моделей на новых данных.
- Умение отличать реальную закономерность от случайного совпадения.
- Способность самостоятельно сформулировать гипотезу, проверить ее на данных и объяснить результат простым языком.
- Умение превращать результаты анализа в конкретные рекомендации для разработчиков и бизнес-команды.
ВАС ЖДЕТ:
- Возможность построить аналитическую систему быстрорастущей adtech-компании практически с нуля.
- Влияние на развитие бизнеса и участие в принятии ключевых решений.
- Работу с собственными технологическими продуктами: Ad Exchange, антифрод, RTB-инфраструктура, Self-Service.
- Высокую степень автономности и возможность реализовывать свои идеи.
- Команду, которая быстро принимает решения и не перегружена бюрократией.
