Аналитик-разработчик (A/B тесты)

Ориентир по рынку≈ 80 000 – 140 000 ₽наша приблизительная оценка по 8 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисJuniorПолная занятость

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.

3 из 4 в норме

Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона

Деньги

Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 8 похожих вакансиях Аналитик уровня Junior.

платят меньше80 000 – 140 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Кроме оклада: премия. Размер не назван, а от него зависит доход за год.

Вилки нет

Живость

Висит 24 дня, признаков фиктивного найма нет. Повторных публикаций не было.

Живая

Описание

Расписано подробно: обязанностей 8, требований 8. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: официальное оформление, аккредитованная IT-компания, ДМС и компенсация спорта

Подробно

Что требуют

ОбязательноA/B TestingPythonSQLLLM

Надбавка к зарплате на этом уровне: SQL +28%.

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Чем предстоит заниматься

Развитие направления A/B-тестирования: поддержка полного цикла экспериментов от постановки гипотезы до интерпретации результатов в рамках взаимодействия с бизнес-заказчиками

Проектирование и развитие внутренней платформы для A/B-тестов как в онлайн, так и оффлайн каналах: хранение метаданных, расчет метрик, логика сегментации, аналитические витрины и инструменты принятия решений

Разработка и поддержка data pipelines для сбора, обработки, валидации и мониторинга данных по экспериментам

Формирование единого слоя продуктовых и бизнес-метрик, а также правил интерпретации результатов тестов

Автоматизация рутинных аналитических задач с помощью LLM и ИИ-агентов: генерация SQL, подготовка отчетов, первичный разбор результатов, контроль качества данных

Разработка self-service инструментов для продуктовых и аналитических команд, позволяющих быстрее запускать и разбирать эксперименты

Взаимодействие с продуктом, разработкой и аналитиками для внедрения культуры принятия решений на основе экспериментов

Подготовка документации, стандартов и best practices по experimentation-направлению

Наши требования

Опыт работы от 3+ лет, успешные кейсы по запуску и проведению A/B тестов

Уверенное владение Python и SQL

Практический опыт в продуктовой аналитике, data engineering или разработке внутренних аналитических решений

Опыт проведения и анализа A/B-тестов: дизайн эксперимента, выбор метрик, проверка корректности результатов, интерпретация выводов

Понимание принципов построения витрин данных, ETL/ELT-процессов, контроля качества данных и мониторинга пайплайнов

Умение переводить бизнес- и продуктовые задачи в формализованные аналитические и технические решения

Опыт разработки решений, которыми пользуются внутренние команды: аналитики, product managers, разработчики

Интерес к автоматизации аналитики и применению LLM/AI-подходов в рабочих процессах. Будет здорово, если имеются навыки построения устойчивых агентских циклов, управления контекстом моделей и памятью