Продуктовый аналитик в Krisha.kz (Middle)
О вакансии
Мы ищем Product/Data-аналитика в Krisha.kz, который будет анализировать состояние продукта и помогать совершенствовать его.
Ты будешь частью команды аналитиков (50+ специалистов), собранной из разных уголков мира. Мы работаем в тесной связке с продакт-менеджерами, исследователями и разработчиками, чтобы принимать data-driven решения и влиять на стратегию продукта.
Аналитика в Kolesa Group - ключевой драйвер роста. Если для тебя важно видеть как результаты твоей работы напрямую влияют на бизнес и помогают пользователям - тебе точно к нам!
Чем предстоит заниматься
- 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
- Уверенное владение SQL и опыт работы с Python.
- Опыт применения аналитики для решения бизнес-задач. Умение связывать бизнес и аналитический контекст в обоих направлениях;
- Глубокое понимание проведения экспериментов (A/B тестирование, Causal Inference, продвинутые методы);
- Опыт в продуктовой аналитике и понимание ключевых метрик.
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.
