Продуктовый аналитик

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация

Зарплата не указана

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Зарплату не указали, и сравнить её пока не с чем. О деньгах лучше спросить до собеседования. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.

3 из 4 в норме

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

Деньги

Вилку работодатель не назвал. Похожих вакансий для ориентира по рынку пока мало.

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

Вилки нет

Живость

Появилась 6 дней назад. По свежим вакансиям почти всегда действительно нанимают.

Свежая

Описание

Расписано подробно: обязанностей 5, требований 9. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: ДМС и компенсация спорта

Подробно

Что требуют

ОбязательноSQLPythonPandasNumPyJiraConfluenceTableauPower BISupersetA/B Testing

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, SQL +20%.

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

Наша компания

Мы - Управление развития клиентского опыта, аналитическое ядро продуктовой команды, обеспечивающее принятие решений на основе данных. Мы ищем инсайты в массивах от 10 млн строк и выступаем связующим звеном между бизнесом и Data Science для роста P&L, LTV и конверсии.

Чем предстоит заниматься

Работать с большими данными: самостоятельно выгружать, очищать и агрегировать массивы от десятков миллионов строк из распределенных хранилищ без потери производительности

Выстраивать и проверять гипотезы: формировать продуктовые и маркетинговые гипотезы, проектировать дизайн экспериментов (A/B-тестирование), рассчитывать выборки и оценивать статистическую значимость результатов

Синтезировать информацию: объединять разрозненные данные из продукта, финансов и CRM в единую картину для поиска инсайтов, влияющих на прибыль и убытки (P&L) компании

Создавать аналитическую инфраструктуру: разрабатывать и поддерживать витрины данных и дашборды для продуктовых команд и топ-менеджмента, автоматизировать рутинную отчетность

Ставить задачи DS-команде: на основе выявленных инсайтов формулировать и передавать задачи в разработку ML-моделей

Наши требования

Имеете опыт работы на аналогичной должности от 3х лет

Имеете высшее техническое, математическое или экономическое образование с сильной математической базой

Имеете 2–3 года опыта в Data Science или продвинутой аналитике и понимаете математическую базу DS

Уверенно владеете SQL: пишете сложные запросы с оконными функциями, CTE и умеете оптимизировать их на больших данных

Работаете с Python (Pandas, NumPy) для обработки данных, которые неэффективно тянуть в SQL

Глубоко разбираетесь в статистике и A/B-тестировании: понимаете p-value, доверительные интервалы, мощность теста и умеете обходить типовые ошибки (peeking, Sample Ratio Mismatch)

Умеете переводить сложные выводы на язык бизнеса, защищать свою позицию перед нетехнической аудиторией и работать в Jira/Confluence

Владеете BI-инструментами (Tableau, Power BI или Apache Superset)

Имеете опыт работы с ИИ-инструментами