Продуктовый аналитик

🔄 ГибридSeniorПолная занятость

Зарплата не указана

Есть о чём спросить

Навык востребован (Python), за такой навык на рынке платят больше. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.

Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Описание вакансии

Shopping в Т-Банке — это набор b2b2c-продуктов. Для клиентов Т-Банка — это сервисы Город (билеты, топливо, заказ продуктов, самокаты и другое), Кэшбэк и бонусы (партнерские предложения), Путешествия (авиа и отели). Для b2b-партнеров — доступ к 50-миллионной аудитории клиентов, инструменты привлечения и вовлечения клиентов в покупки.

Коммерческая аналитика помогает коммерческому департаменту разбираться и работать с данными, отвечает за качество и понятность отчетности для партнеров, делает прозрачной и связывает работу коммерческого департамента и продуктовых команд.

Обязанности

Искать точки роста для развития партнерства между Т-Банком и крупными российскими супермаркетами. Для этого придется разобраться, как устроен этот бизнес, какие цели у партнеров, исследовать продажи товаров, особенности поведения пользователей и т.п.

Поддерживать и развивать систему отчетности (BI) для партнеров и внутренних пользователей (команда сейлзов, руководители бизнес-линий).

Разбираться в продуктах Т-Банка для партнеров (рекламные и промо-акции, специальные проекты, партнерские приложения внутри Т-Банка).

Автоматизировать текущие процессы с использованием SQL/Python.

Улучшать качество продуктов для партнеров Т-Банка (личный кабинет, внутренние сервисы, отчетность), давать продуктовые рекомендации, основанные на исследованиях.

Отвечать за качество данных, которые использует внутренние и внешние потребители.

Отвечать за качество и надежность аналитических процессов (e.g. взаимодействие с заказчиками, методики проведения исследований, etc).

Развивать собственные hard- и soft-skills.

Решать ad-hoc-задачи с высокой ценностью для бизнеса.

Требования

Уверенный SQL (оконные, оптимизация запросов). Мы работаем в Greenplum и ClickHouse.

Умение отвечать за качество данных, умение быть владельцем данных.

Python: cleaning and preparation, data wrangling, visualization, working with API, etc.

Математическая статистика: проведение аб-тестов, знание парадоксов, ограничения в применении экспериментов.

Опыт работы в BI-инструментах. Мы строим отчетность в Superset.

Знание продуктовых метрик и понимание их применения на практике.

Аналитическое мышление, критический подход, умение нести ответственность за результат.