Data Analyst

Обязанности

• Разрабатывать и развивать систему продуктовых и бизнес-метрик: формализовывать определения, методологии расчёта, правила использования и контроль качества данных;
• Анализировать большие объёмы данных из разных источников, находить закономерности, точки роста и причины изменений ключевых показателей;
• Самостоятельно работать с неопределёнными и слабо формализованными задачами: уточнять бизнес-проблему, выбирать методологию, определять необходимые данные и формировать план исследования;
• Проводить продуктовые исследования, формулировать и самостоятельно проверять гипотезы;
• Вести A/B-тесты end-to-end: оценивать целесообразность эксперимента, определять метрики и дизайн теста, контролировать качество проведения и интерпретировать результаты;
• Оценивать влияние продуктовых изменений и формировать рекомендации для продуктовых и бизнес-команд;
• Готовить аналитические витрины и участвовать в построении ETL-процессов совместно с Data Engineering командой;
• Создавать и развивать дашборды в Tableau;
• Презентовать результаты исследований и рекомендации продуктовым командам, бизнесу и C-level, объясняя сложные аналитические выводы понятным языком.

Требования

• Отличное знание SQL и опыт самостоятельной работы с большими объёмами данных;
• Уверенное владение Python для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy и другие аналитические библиотеки;
• Хорошее знание статистики: описательная статистика, статистические тесты, корреляционный и регрессионный анализ;
• Практический опыт проектирования, проведения и анализа A/B-тестов;
• Опыт проведения продуктовых исследований и умение превращать результаты анализа в конкретные бизнес-рекомендации;
• Умение самостоятельно формулировать аналитический подход к задаче и доводить исследование до понятного вывода;
• Продуктовое мышление и способность видеть за изменениями метрик причины и бизнес-контекст;
• Опыт визуализации данных и работы с BI-системами; опыт с Tableau будет преимуществом;
• Умение структурировать сложные задачи, выделять главное и аргументировать выводы данными;
• Способность эффективно взаимодействовать с Product Managers, бизнес-заказчиками и техническими командами.

Будет преимуществом опыт работы с:

• ClickHouse, MySQL;
• Spark + Iceberg;
• dbt и другими инструментами трансформации данных;
• Airflow, включая понимание принципов построения DAG;
• Data Lake и современными подходами к организации data-платформ;
• Data Mesh;
• веб-аналитикой и аналитикой мобильных приложений;
• Plotly и другими инструментами визуализации и исследовательского анализа данных.

Условия

• Работа с highload-продуктами и данными аудитории 100M+ пользователей по всему миру;
• Высокий уровень самостоятельности и возможность напрямую влиять на развитие продукта;
• Гибкий формат работы: удалённо, гибридно или из офиса;
• Гибкое начало рабочего дня;
• Возможности для профессионального роста и расширения зоны ответственности;
• Обмен экспертизой внутри сильного профессионального сообщества;
• Командные мероприятия, тимбилдинги и другие внутренние активности.