Вакансия «Системный аналитик Middle / Middle+» в крупный банк · Job Hunters
К
крупный банк
Системный аналитик Middle / Middle+
до 170 000 ₽
Формат
Удалённо
Грейд
middle
SQLPythonAmplitudeMixpanel
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Задачи:
— масштабировать A/B-тестирование: гипотезы, дизайн, приоритизация, запуск и анализ экспериментов
— рассчитывать метрики, sample size и длительность тестов, контролировать рандомизацию и статистическую корректность
— настраивать и мониторить эксперименты, проводить QA и взаимодействовать с продуктом, разработкой и QA
— анализировать результаты и сегменты, применять sequential testing, переводить выводы на бизнес-язык
— развивать data pipelines, ETL/ELT и единый слой метрик для экспериментов
— контролировать качество данных и оценивать их влияние на бизнес-метрики и статистическую достоверность
— проводить sensitivity analysis и оптимизировать сбор данных без потери качества результатов
— разрабатывать self-service инструменты для запуска и анализа экспериментов
— автоматизировать аналитику с помощью LLM: SQL, отчёты, первичный анализ результатов
— развивать документацию, стандарты и best practices по experimentation
Требования:
— от 2 лет опыта в A/B-тестировании — полный цикл от гипотезы до интерпретации результатов
— практический опыт масштабирования experimentation-программ
— хорошее понимание p-value, доверительных интервалов, статистической мощности, sample size
— опыт работы с ratio-метриками: AOV, ARPPU, conversion rate и др.
— знание методов анализа ratio-метрик: линеаризация, bootstrap
— понимание рисков peeking и multiple testing, знание sequential testing
— продвинутый SQL: оконные функции, сложные JOIN, агрегации на больших объёмах данных
— Python для анализа данных и автоматизации: pandas, numpy, scipy / statsmodels
— понимание архитектуры ETL/ELT и data pipelines, принципов построения витрин и контроля качества данных
— опыт оценки влияния объёма и качества данных на бизнес-метрики и статистическую достоверность экспериментов
— опыт применения sensitivity analysis для оценки ценности отдельных сессий и событий
— опыт работы с платформами экспериментов: Optimizely, SiteSpect или внутренними решениями
— опыт работы с product analytics: GA4, Amplitude, Mixpanel
— понимание архитектуры сбора и обработки экспериментальных данных
Будет плюсом:
— опыт автоматизации аналитических задач с помощью LLM и AI-агентов (генерация SQL, первичный разбор результатов)
— навыки разработки self-service инструментов для продуктовых команд
— опыт создания internal experimentation platform: хранение метаданных, расчёт метрик, логика сегментации
— знание особенностей mobile app testing и ограничений in-app экспериментов
— опыт работы с персонализацией: Dynamic Yield, Nosto
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.