Вакансии

• От 3 лет коммерческого опыта в тестировании. • Backend / API тестирование — от 3 лет.

– Опыт в коммуникационном или графическом дизайне от 2х лет.

Формировать и вести PR-план компании, контролировать календарь активностей. Инициировать публикации, комментарии, интервью, колонки, спецпроекты, отраслевые обзоры и т.п.

Разрабатывать и исследовать ML-модели для генерации изображений и визуализации интерьерных/строительных решений на основе товаров Лемана ПРО. Проектировать и реализовывать end-to-end пайплайны для PoC: от сбора и подготовки данных до обучения, оценки и демонстрации результатов.

Участвовать в разработке ядра платформы и самых сложных задачах команды. Разбираешься в дата-инфраструктуре: ETL/ELT, DWH и Data Lake, модели данных, витрины, семантический слой.

Тебе предстоит решать исследовательские и прикладные задачи: от анализа данных и разработки метрик до создания, внедрения и сопровождения алгоритмов. Чем предстоит заниматься Анализировать и обрабатывать данные различного объёма и структуры.

— Разработать GTM-стратегию: сегменты, позиционированние, каналы, цены, воронка. — Управлять P&L и бюджетом юнита.

— Разрабатывать и поддерживать реализованные рекомендательные решения. — Искать новые гипотезы для улучшения пайплайнов обучения моделей и добавления новых признаков.

Придумывать и реализовывать новые механики вовлечения и удержания пользователей. Регулярно исследовать продукт, рынок, конкурентов и пользовательские тенденции, чтобы планировать долгосрочное развитие сценариев.

Ваши будущие задачи: Сопровождать действующих партнеров (актуализация информации о курсах и акциях, запуск новых акций, выгрузка отчетности, аналитика, решение возникающих вопросов, сверки, документооборот и пр.) Масштабировать и увеличивать эффективность текущих партнерских программ;

Location: Москва Мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Ищем лидера с сильным практическим опытом Data Analyst (DA), который возглавит аналитическую экспертизу Трайба и будет развивать аналитику как продукт — со своими пользователями, стратегией, целями и планом развития. Ключевая задача — превращать данные в инсайты, задавать направления исследований и помогать командам запускать пилоты, приводящие к измеримому бизнес-инкременту. Обязанности ### Вам предстоит: * формировать стратегию развития аналитики Трайба: изучать потребности внутренних пользователей, определять цели и метрики ценности аналитики, выстраивать и приоритизировать план развития совместно с бизнесом и продуктовыми командами * лидировать аналитическую экспертизу: задавать стандарты исследований, расчёта метрик и интерпретации результатов, проводить экспертное ревью, развивать компетенции аналитиков и обмен знаниями между командами * проводить сложные исследования клиентского поведения, потребностей и рекомендательных сценариев; находить точки роста и формировать инсайты для продуктовых и ML-команд * переводить инсайты в проверяемые гипотезы: определять направления дальнейших исследований, оценивать потенциальный эффект и помогать выбирать приоритетные пилоты * обеспечивать аналитическое сопровождение пилотов: совместно с командами определять критерии успеха, проектировать A/B-тесты, анализировать результаты и готовить рекомендации по масштабированию или доработке решений * оценивать инкрементальное влияние решений на бизнес-метрики совместно с бизнес-заказчиками; прослеживать путь от аналитического вывода до принятого решения и измеримого результата * развивать переиспользуемые аналитические продукты: системы метрик, дашборды, инструменты самостоятельного анализа и базу знаний; формировать требования к данным и контролю их качества вместе с инженерами данных * согласовывать приоритеты с продуктовыми, DS/ML- и инженерными командами, представлять выводы руководству и добиваться их применения в продуктовых решениях. Требования * опыт в роли Data Analyst (от 4х лет) или продуктового аналитика: самостоятельное ведение сложных задач от постановки бизнес-вопроса до выводов и рекомендаций * уверенное владение SQL и Python для работы с данными, опыт создания визуализаций и дашбордов в BI-инструментах * знание математической статистики и практический опыт A/B-тестирования, сегментации, когортного и регрессионного анализа; умение оценивать инкрементальный эффект и корректно интерпретировать ограничения результатов * умение связывать поведение пользователей и качество рекомендаций с продуктовыми и бизнес-метриками, находить точки роста и формулировать проверяемые гипотезы * продуктовый подход к аналитике: умение выявлять потребности внутренних пользователей, определять ценность аналитических решений, формировать цели и расставлять приоритеты * способность выступать экспертным лидером: аргументировать методологические решения, повышать качество работы коллег и согласовывать действия нескольких команд * умение ясно объяснять результаты исследований бизнесу и руководству, договариваться с заинтересованными сторонами и работать в условиях неопределённости * способность разбирать аналитические исследования и профессиональные материалы, в том числе на английском языке. **Будет преимуществом:** * опыт руководства или функционального лидирования команды аналитиков: постановка задач, приоритизация, наставничество и развитие сотрудников * опыт построения аналитической функции, формирования её стратегии или развития аналитики как внутреннего продукта * опыт работы с рекомендательными системами, поиском, ML-продуктами, а также в электронной коммерции или стриминговых сервисах * опыт работы с Big Data, в том числе Spark, и автоматизации аналитических процессов * опыт анализа клиентского пути (CJM) и UX-исследований; профильное образование в IT, математике, Data Science или смежных областях. **Технологии и инструменты:** SQL, Python, Pandas, Tableau / Superset / Amplitude, PySpark, Airflow. Для анализа клиентского пути и UX — Figma, Miro, Hotjar. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * формат работы – офис * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

We are looking for a senior full-stack engineer to help build the systems that power our global operations. * You can operate across the full software stack from backend to frontend and user experience.

Тебе предстоит отвечать за качество Android-направления: проводить анализ требований и строить тест-стратегию на фичу/направление, задавать уточняющие вопросы до старта, писать понятные тест-кейсы и чек-листы в Allure и поддерживать их актуальность;

• Быстро создавать и запускать новые мобильные приложения и MVP; • Разрабатывать frontend на React + TypeScript и mobile на React Native;

Обязанности: Исследование рынка, потребностей и емкости образовательного и SMB-сегментов. Формирование продуктовой стратегии и дорожной карты для секторальных продуктов.

- Ведение инициатив по сбору данных, трансформации и выпуску отчётности (от постановки до релиза). - Проведение продвинутого анализа данных по бизнес-метрикам, поиск причин отклонений, подготовка рекомендаций.

Проводить продуктовый анализ востребованности различных данных карты и справочника в продукте, опираясь на data-driven-подход; Проводить оценку качества данных для реализации новых и развития существующих фич;

Определение видения и стратегии развития продукта, формирование целей и дорожной карты продукта для достижения ключевых метрик. Исследование потребностей клиента, улучшение клиентских путей сервиса, анализ обратной связи пользователей.