Старший продуктовый аналитик (Product Analyst)

По договоренности

Россия, Москва, Лесная улица, 3
  • Динамо
  • Белорусская
  • Маяковская

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ
  • Находить точки роста продукта на основе глубокой аналитики поведения пользователей, воронок, удержания и монетизации
  • Формулировать и приоритизировать продуктовые гипотезы, строить причинно-следственные связи между метриками, находить инсайты, влияющие на стратегию
  • Дизайн и сопровождение A/B-тестов: от постановки гипотезы, выбора метрик и расчета мощности до интерпретации результатов и рекомендаций команде
  • Работать в тесной связке с продакт-менеджерами, разработчиками, маркетингом и BI, помогая принимать решения, основанные на данных
  • Определять, рассчитывать и валидировать ключевые продуктовые метрики (LTV, Retention, Conversion, ARPU, Churn, DAU/WAU/MAU и др.) для оценки успеха фичей и направлений
  • Проектировать и развивать аналитическую инфраструктуру: помогать выстраивать корректный сбор событий, курировать схемы данных, взаимодействовать с data engineering
  • Управлять качеством данных — валидировать корректность трекинга, участвовать в проектировании аналитических пайплайнов и схем
  • Быть драйвером развития аналитики в продукте: предлагать новые подходы, инструменты, методологии; обучать коллег и задавать стандарты качества аналитики
ЖДЕМ ОТ ТЕБЯ
  • Глубокое знание SQL: оконные функции, сложные агрегаты, CTE, объединения данных из разных источников, оптимизация запросов и построение витрин данных для аналитики
  • Уверенное владение Python (pandas, numpy, seaborn, scipy, statsmodels, sklearn) для анализа данных, статистических расчетов и моделирования
  • Умение планировать, запускать и анализировать A/B-тесты с различными типами метрик — конверсионными, количественными, пропорциональными
  • Глубокое понимание статистики: гипотезы, распределения, доверительные интервалы, критерии значимости (t-test, Mann–Whitney, ??, bootstrap, Bayes) и умение обосновать выбор метода под конкретный кейс
  • Понимание и применение когортного анализа, retention-метрик, revenue retention, LTV, ARPU, churn rate, воронок и пользовательских сегментов
  • Опыт визуализации данных и построения дашбордов в BI-инструментах (Tableau, Power BI, Looker, Redash и др.)
  • Навыки работы с event-based аналитикой: построение трекинговой схемы, анализ пользовательских событий, валидация корректности данных
  • Умение работать с бизнесом через данные: формулировать гипотезы, приоритизировать их по влиянию на метрики, интерпретировать результаты и презентовать инсайты
  • Способность переводить сложные аналитические выводы в понятные рекомендации для продуктовых и бизнес-команд
  • Системное мышление и умение находить точки роста продукта через аналитику поведения пользователей
  • Амбиции к развитию в области продуктовой аналитики, data science или аналитического менеджмента
  • Готовность погружаться в сырые данные, находить закономерности и объяснять «почему» за цифрами
  • Умение менторить коллег и выстраивать аналитические процессы в команде
  • Как плюс: опыт работы с Amplitude, Mixpanel, GA4, Firebase, AppsFlyer, Adjust или аналогичными инструментами мобильной аналитики
  • Будет преимуществом: опыт работы с DWH (BigQuery, ClickHouse, Redshift), ETL-инструментами (Airflow, dbt), а также понимание основ построения аналитической архитектуры

Адрес: Россия, Москва, Лесная улица, 3

Поделиться:

Опубликована 6 дней назад

Похожие вакансии

  • Полный день
  • Опыт от 3 лет
  • Москва
2 дня назад
  • Полный день
  • Опыт от 3 лет
  • Москва
2 дня назад
320 000 - 400 000 ₽
  • Нестандартный график
  • Опыт от 3 лет
  • Москва
15 дней назад
  • Полный день
  • Опыт от 3 лет
  • Москва
21 день назад
Мы обрабатываем данные посетителей и используем куки в соответствии с политикой конфиденциальности.