Data analyst

Разрабатывать и развивать систему продуктовых и бизнес-метрик: формализовывать определения, методологии расчёта, правила использования и контроль качества данных; Анализировать большие объёмы данных из разных источников, находить закономерности, точки роста и причины изменений ключевых показателей; Самостоятельно работать с неопределёнными и слабо формализованными задачами: уточнять бизнес-проблему, выбирать методологию, определять необходимые данные и формировать план исследования; Проводить продуктовые исследования, формулировать и самостоятельно проверять гипотезы; Вести A/B-тесты end-to-end : оценивать целесообразность эксперимента, определять метрики и дизайн теста, контролировать качество проведения и интерпретировать результаты; Оценивать влияние продуктовых изменений и формировать рекомендации для продуктовых и бизнес-команд; Готовить аналитические витрины и участвовать в построении ETL-процессов совместно с Data Engineering командой; Создавать и развивать дашборды в Tableau ; Презентовать результаты исследований и рекомендации продуктовым командам, бизнесу и C-level, объясняя сложные аналитические выводы понятным языком. Отличное знание SQL и опыт самостоятельной работы с большими объёмами данных; Уверенное владение Python для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy и другие аналитические библиотеки; Хорошее знание статистики: описательная статистика, статистические тесты, корреляционный и регрессионный анализ; Практический опыт проектирования, проведения и анализа A/B-тестов ; Опыт проведения продуктовых исследований и умение превращать результаты анализа в конкретные бизнес-рекомендации; Умение самостоятельно формулировать аналитический подход к задаче и доводить исследование до понятного вывода; Продуктовое мышление и способность видеть за изменениями метрик причины и бизнес-контекст; Опыт визуализации данных и работы с BI-системами; опыт с Tableau будет преимуществом; Умение структурировать сложные задачи, выделять главное и аргументировать выводы данными; Способность эффективно взаимодействовать с Product Managers, бизнес-заказчиками и техническими командами. Будет преимуществом опыт работы с: ClickHouse, MySQL ; Spark + Iceberg ; dbt и другими инструментами трансформации данных; Airflow , включая понимание принципов построения DAG; Data Lake и современными подходами к организации data-платформ; Data Mesh ; веб-аналитикой и аналитикой мобильных приложений; Plotly и другими инструментами визуализации и исследовательского анализа данных. Работа с highload-продуктами и данными аудитории 100M+ пользователей по всему миру ; Высокий уровень самостоятельности и возможность напрямую влиять на развитие продукта; Гибкий формат работы: удалённо, гибридно или из офиса; Гибкое начало рабочего дня; Возможности для профессионального роста и расширения зоны ответственности; Обмен экспертизой внутри сильного профессионального сообщества; Командные мероприятия, тимбилдинги и другие внутренние активности.