Анализировать показатели приложений и сайтов для принятия продуктовых решений;
Помогать бизнесу с формированием, приоритизацией и реализацией стратегии;
Контролировать и оценивать внедрение новых продуктовых фичей с помощью экспериментов. Мы используем очень широкий инструментарий и проводим около 300 экспериментов в год;
Искать инсайты в большом объеме данных для формирования продуктовой стратегии;
Погружаться в discovery-процессы вместе с продактами, исследователями, дизайнерами и разработчиками;
Визуализировать данные, создавать отчеты и делать выводы;
Формулировать и проверять гипотезы (A/B тесты, Causal Inference эксперименты, Causal ML и т. д.);
Активно работать с DWH-инженерами и обеспечивать качество нашей data-системы;
Использовать инструментарий ML для более глубокого понимания и решения бизнес проблем и построения ML-решений;
Разрабатывать и изучать новые методики анализа данных в продукте. Мы стараемся следовать за state-of-the-art решениями в анализе данных.
Что мы ждём
Глубокое понимание проведения экспериментов (A/B тестирование, Causal Inference, продвинутые методы);
Опыт в продуктовой аналитике и понимание ключевых метрик;
Уверенное владение SQL и опыт работы с Python.
Опыт применения аналитики для решения бизнес-задач. Умение связыватьбизнес и аналитический контекст в обоих направлениях.
Будет плюсом
Опыт работы со стеком Google Cloud (наша DWH построена на Google Big Query) или другими облачными хранилищами;
Знания и опыт работы в BI системах (мы используем Microsoft Power BI);
Опыт работы с ETL и системами оркестрации (предпочтительно Airflow);
Опыт работы с ML для решения аналитических или бизнесовых задач.