Диплом выпускника технического вуза, а вместе с ним отличная математическая подготовка — знание теории вероятностей и прикладной статистики
Опыт работы в крупной технической или ритейл компании с видимыми результатами профессионального роста
Опыт в А/В тестировании, анализе данных, продуктовой/маркетинговой аналитике
Уверенные знания и опыт работы с SQL и Python
Ориентация на бизнес, умение находить прикладное решение в ограниченное время, не усложнять там, где это не нужно
Проактивная позиция, умение и способность брать на себя ответственность за результат, способность действовать в ситуации неопределенности
Отличный технический стэк (JupyterHub или databricks + pyspark): современный, переиспользуемый в других компаниях. Все, в чем сотрудник прокачивается работая в Playrix, впоследствии не теряет актуальности и легко монетизируется
По инструментам не ограничиваем, ресурсы выделяем быстро, весь AWS в нашем распоряжении
Собираем данные через Appsflyer(маркетинговые) и Amplitude (продуктовые)
Сырые данные в S3, ETL на Airflow, подготовленные таблицы и витрины в Redshift. Data Quality, lineage, catalog – Monte Carlo
Аналитики крутят данные SQL-ем и Python-ом в Jupyter/Databricks ноутбуках, прототипы дашбордов делают в Tableau
Развиваем self-service и аналитические продукты для потребителей данных, аналитиков разгружаем от рутины