Вакансии

Location: Москва Workplace: Комбинированный AI VK объединяет профессионалов, которые: Развивают системы рекомендаций и поиска контента для всех продуктов компании Улучшают качество поиска по видео Платформизируют инфраструктуру данных Направление поиска занимается созданием и развитием единой, быстрой, удобной в эксплуатации, масштабируемой и отказоустойчивой системы поиска для всех платформ группы компаний VK. Задачи Работать с внутренней платформой данных YTsaurus (Hadoop) Проектировать и готовить витрины данных для дальнейшей аналитики и визуализации Разрабатывать метрики эффективности для продуктов поиска и повышать прозрачность продукта внутри компании в целом Сопровождать проведение A/B-тестов: анализировать их и помогать принимать решения по итогам (у нас есть своя A/B-платформа по заведению и приёмке экспериментов, но иногда нужен Deep Dive/доресерч в случае спорных/сложных моментов) Заниматься продуктовым ресерчем с целью поиска точек роста внутри всего пользовательского пути Выстраивать инструменты для наблюдения за метриками Генерировать и проверять гипотезы по развитию Поиска Тесно работать с другими продуктовыми направлениями Требования Опыт работы в аналитике от двух лет Уверенное владение Python, SQL Знание теории вероятностей и статистики, базовых алгоритмов Проактивность, развитые навыки коммуникации Опыт в проведении  A/B-тестов Будет плюсом Опыт работы с распределёнными вычислениями (Pyspark, Airflow, ClickHouse).

Location: Москва Workplace: Дистанционный Ищем продуктового аналитика в контентный блок Одноклассников для улучшения опыта взаимодействия с контентом в соцсети как пользователей, так и авторов. Вас ждёт большое количество discovery-задач, поиска гипотез и их подтверждения. Работа продуктового аналитика в нашей команде влияет не только на взаимодействие пользователей и авторов с контентом, но и на другие проекты внутри Одноклассников: рекомендательную систему, внедрение и настройку инструментов контентной платформы. Задачи Выстраивание системы метрик для оценки успеха проекта Проведение исследований для проверки продуктовых гипотез Проактивная поставка гипотез для продуктовой команды Дизайн и проведение A/B-тестов Подготовка аналитических отчётов для разных уровней топ-менеджмента Ad hoc запросы для внутренних и внешних партнёров и заказчиков Требования Успешные кейсы по оптимизации продукта на основе данных Опыт проведения A/B-тестов Глубокое понимание продуктовых метрик и их взаимосвязи Опыт проведения A/B-тестирования (дизайн экспериментов, оценка результатов) Умение работать со статистическими данными и делать обоснованные выводы Способность структурировать информацию и представлять результаты анализа Продвинутый SQL (сложные запросы, оконные функции, CTE) Python (Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib/Seaborn) Опыт работы с BI-инструментами (Superset, Tableau или аналоги) Базовые знания статистики и математического анализа Аналитическое мышление и внимание к деталям Умение работать с большими объёмами информации Способность чётко формулировать гипотезы и проверять их Навыки эффективной коммуникации и презентации результатов Проактивность и инициативность в решении задач Будет плюсом Знание методов машинного обучения Опыт работы со стеком больших данных Яндекса (YT/YQL/SPYT/CHYT)

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы ищем человека в команду, которая отвечает за Поиск и Рекомендации VK Видео — это продукт, который формирует около 70% пользовательского опыта всего сервиса. Ежедневно через Поиск и Рекомендации проходят миллионы пользователей, и именно ваши решения будут определять, какой контент они увидят. Задачи Работа над продуктом Поиск: метрики, гипотезы, исследования, приоритизация, защита перед стейкхолдерами Продуктовая аналитика: построение и развитие системы метрик поиска и рекомендаций, анализ пользовательских сценариев, поиск точек роста A/B-тестирование и эксперименты: постановка гипотез, дизайн экспериментов, анализ результатов, принятие продуктовых решений на основе данных Выстраивание процессов: участие в формировании аналитической культуры в команде — от работы с данными до взаимодействия с продактом и разработкой Кросс-функциональное взаимодействие: работа с командой рекомендаций, продактами, разработчиками, исследование пользовательского поведения Требования Коммерческий опыт работы в анализе данных от трёх лет Знание SQL и Python (составление сложных запросов ClickHouse, знание основных библиотек для анализа данных) Опыт построения отчётов в BI-системах, у нас Superset/DataLens Владение продуктовой терминологией и понимание базовых метрик (DAU, LTV и другое) Опыт исследования данных, умение находить зависимости и инсайты Опыт взаимодействия с разработчиками и продуктовыми менеджерами Самостоятельность и готовность предлагать и отстаивать решения, которые меняют продукт

Location: Москва Workplace: Комбинированный Нашими продуктами и сервисами пользуется больше 95% аудитории рунета. Мы развиваем продукты и услуги для цифровизации бизнес-процессов — от интернет-продвижения и предиктивной аналитики до корпоративных соцсетей, облачных сервисов и автоматизации предприятий. Задачи Сопровождение разработки продуктовых фич — сбор требований, разметка события продуктовой аналитики, подведение итогов и формирование рекомендаций Выстраивание системы дашбордов для аналитики продукта, подготовка необходимых для этого источников данных — витрин Взаимодействие с командами продукта и маркетинга, продвижение культуры data-informed и self-service Проведение исследований, проектов по сегментации, скорингу, персонализации пользовательского опыта и прогнозирование ключевых метрик; поиск точек роста и аномалий в метриках продукта Наставничество над младшими коллегами Требования Опыт работы в продуктовой аналитике от двух лет SQL и Python (advanced), в идеале — опыт работы с ClickHouse и YTsaurus BI (Superset, ReDash, DataLens) Опыт взаимодействия с командами PM, PO, Dev, QA продукта и маркетинга — сбор требований, презентация результатов, формирование рекомендаций Опыт разметки событий аналитики Уверенный опыт формирования витрин данных Доказанный опыт ведения комплексных аналитических проектов (сегментация, скоринг, прогнозирование) Умение оперировать и анализировать метрики продукта и монетизации — MAU, Sticky Factor, Retention, LTV, ARPU, ARPPU и тому подобное Опыт в проведении A/B-экспериментов Jira, Confluence Умение структурировать собственный бэклог и декомпозировать сложные задачи/проекты Навык презентации и аргументации результатов Навык самостоятельного формулирования гипотез для исследования аномалий и поиска точек роста

Location: Москва Workplace: гибкий Мы разрабатываем крупнейший мессенджер в России, чтобы соединять людей, сервисы и компании. Создаём простые и удобные инструменты коммуникации. Задачи Проводить комплексный анализ продукта, включая стратегические, тактические и операционные инициативы Выполнять ретроспективный анализ и анализ трендов, объясняя изменения в метриках Поддерживать процессы продуктового развития: планировать и проводить эксперименты, проверять гипотезы на основе данных и формировать рекомендации для улучшения продукта Подготавливать аналитические отчёты для заказчиков, делая данные доступными и понятными Проактивно взаимодействовать с кросс-функциональными командами, предлагая аналитические решения для достижения бизнес-целей Требования Python: работа с инструментами анализа данных, написание ETL-процессов для интеграции и обработки данных SQL: создание запросов, оптимизация таблиц и структур данных BI-инструменты: уверенное владение BI-инструментами для построения отчётов и визуализаций, желательно DataLens/Tableau Продвинутые знания статистики: умение прогнозировать, сегментировать и кластеризовать данные, работать без A/B-тестов, когда это необходимо Углубленные знания SQL: создание запросов и оптимизация работы с данными Уверенные навыки работы с Python: умение построить пайплайн проверки тестирования, расчёта метрик, создания таблиц данных и так далее Опыт построения отчётов и аналитики в BI-системах Уверенные знания в продуктовой аналитике: знание ключевых метрик, интерпретация данных и способность доносить аналитические выводы до заказчиков Будет плюсом Знание подходов и инструментов A/B-тестирования; умение применять в работе продвинутые методы тестирования: региональные тесты, switchback, CUPED и так далее Опыт работы с задачами, в которых отсутствует часть данных, умение находить их из сторонних открытых источников Опыт работы в прогнозировании трендов метрик на основе текущих значений Soft skills: проактивность в работе и умение находить общий язык со смежниками, организация работы над сложными проектами

Location: Москва Workplace: гибкий Мы разрабатываем крупнейший мессенджер в России, чтобы соединять людей, сервисы и компании. Создаём простые и удобные инструменты коммуникации. Задачи Проводить комплексный анализ продукта, включая стратегические, тактические и операционные инициативы Выполнять ретроспективный анализ и анализ трендов, объясняя изменения в метриках Поддерживать процессы продуктового развития: планировать и проводить эксперименты, проверять гипотезы на основе данных и формировать рекомендации для улучшения продукта Подготавливать аналитические отчёты для заказчиков, делая данные доступными и понятными Проактивно взаимодействовать с кросс-функциональными командами, предлагая аналитические решения для достижения бизнес-целей Требования Python: работа с инструментами анализа данных, написание ETL-процессов для интеграции и обработки данных SQL: создание запросов, оптимизация таблиц и структур данных BI-инструменты: уверенное владение BI-инструментами для построения отчётов и визуализаций, желательно DataLens/Tableau Продвинутые знания статистики: умение прогнозировать, сегментировать и кластеризовать данные, работать без A/B-тестов, когда это необходимо Углублённые знания SQL: создание запросов и оптимизация работы с данными Уверенные навыки работы с Python: умение построить пайплайн проверки тестирования, расчёта метрик, создания таблиц данных и так далее Опыт построения отчётов и аналитики в BI-системах Уверенные знания в продуктовой аналитике: знание ключевых метрик, интерпретация данных и способность доносить аналитические выводы до заказчиков Будет плюсом Знание подходов и инструментов A/B-тестирования; умение применять в работе продвинутые методы тестирования: региональные тесты, switchback, CUPED и так далее Опыт работы с задачами, в которых отсутствует часть данных, умение находить их из сторонних открытых источников Опыт работы в прогнозировании трендов метрик на основе текущих значений Soft skills: проактивность в работе и умение находить общий язык со смежниками, организация работы над сложными проектами

Location: Москва Workplace: гибкий Ищем продуктового аналитика в проект «Жизненные ситуации» — проект, который помогает нашим пользователям закрывать свои повседневные задачи, не выходя из привычной социальной сети. Задачи Выстраивание системы метрик для оценки успеха проекта Дизайн и проведение A/B-тестов Проведение исследований для проверки продуктовых гипотез Проактивная поставка гипотез для продуктовой команды Подготовка аналитических отчётов для разных уровней заказчиков Ad hoc запросы для внешних партнёров и заказчиков Требования Успешные кейсы по оптимизации продукта на основе данных Опыт проведения масштабных A/B-тестов (дизайн экспериментов, оценка результатов) Глубокое понимание продуктовых метрик и их взаимосвязи Опыт проведения A/B-тестирования Умение работать со статистическими данными и делать обоснованные выводы Способность структурировать информацию и представлять результаты анализа Продвинутый SQL (сложные запросы, оконные функции, CTE) Python (Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib/Seaborn) Опыт работы с BI-инструментами (Superset, Tableau или аналоги) Базовые знания статистики и математического анализа Аналитическое мышление и внимание к деталям Умение работать с большими объёмами информации Способность чётко формулировать гипотезы и проверять их Навыки эффективной коммуникации и презентации результатов Проактивность и инициативность в решении задач Будет плюсом Знание методов машинного обучения Опыт работы со стеком больших данных Яндекса (YT/YQL/SPYT/CHYT)

Location: Москва Workplace: Комбинированный VK WorkSpace — это комплексная платформа для бизнеса, включающая корпоративную почту с календарём и адресной книгой, мессенджер, видеоконференции, задачи и облачное хранилище со встроенным редактором документов. Мы ищем старшего продуктового аналитика в команду. Главная задача — развивать аналитику роста нашего SaaS-направления, отвечать за ключевые продуктовые и бизнес-метрики, а также за монетизацию и удержание клиентов. Задачи Развивать аналитику роста: отвечать за ключевые метрики направления SaaS Growth, развивать систему продуктовых и финансовых метрик, искать точки роста продукта и монетизации Проводить исследования пользовательского поведения и прогнозировать выручку Вести полный цикл аналитического контура: постановка задачи, проработка методологии, проектирование витрин данных, реализация дашбордов и сопровождение после запуска Развивать систему управленческой отчётности для руководителей направления (монетизация, удержание, продуктовые метрики, регулярные отчёты) Влиять на развитие аналитической платформы: проектировать новые витрины, улучшать архитектуру данных, автоматизировать расчёты и снижать объём ручной аналитики Требования Технологический стек: Jupyter, Redash, Superset, Git, MyTracker Очень уверенный уровень SQL: умение писать сложные запросы, работать с оконными функциями, оптимизировать тяжелые запросы и работать с большими объёмами данных Продуктовая аналитика: построение продуктовых метрик, анализ пользовательских сценариев, когортный анализ, retention, funnel analysis Эксперименты: понимание A/B-тестов, статистики, оценки эффекта и выбора метрик BI: опыт построения сложных дашбордов (желательно Superset, Redash, DataLens) Python (желательно): для исследований, автоматизации и анализа данных Самостоятельность: умение уточнять требования, предлагать решения и довести задачу до результата Системное мышление: умение видеть систему целиком, понимать, как считается метрика, откуда приходят данные и какие изменения затронет новая логика Умение работать с неопределённостью: способность сформулировать гипотезу, предложить методологию и защитить решение без готовой постановки Коммуникация: умение обсуждать решения с продуктом, маркетингом, продажами, финансами и руководителями Будет плюсом Опыт работы в B2B SaaS Понимание подписочной модели Опыт построения финансовых моделей и прогнозирования выручки Опыт построения широких витрин данных Понимание DWH (DDS/CDM) Опыт работы с event-аналитикой

Location: Москва Workplace: Комбинированный Ищем продуктового аналитика в команду IVAS-монетизации в Одноклассники. IVAS-монетизация в Одноклассниках — продукт, приносящий существенную долю всех доходов сервиса благодаря подаркам, микротранзакциям в играх, платным опциям. Также сейчас мы вводим большое количество AI-driven опций, в разработке и развитии которых аналитика играет важную роль. Задачи Выстраивание системы метрик для оценки успеха проекта Проведение исследований для проверки продуктовых гипотез Проактивная поставка гипотез для продуктовой команды Дизайн и проведение A/B-тестов Подготовка аналитических отчётов для разных уровней топ-менеджмента Ad hoc запросы для внутренних и внешних партнёров и заказчиков Требования Успешные кейсы по оптимизации продукта на основе данных Опыт проведения масштабных A/B-тестов (дизайн экспериментов, оценка результатов) Глубокое понимание продуктовых метрик и их взаимосвязи Опыт проведения A/B-тестирования Умение работать со статистическими данными и делать обоснованные выводы Способность структурировать информацию и представлять результаты анализа Продвинутый SQL (сложные запросы, оконные функции, CTE) Python (Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib/Seaborn) Опыт работы с BI-инструментами (Superset, Tableau или аналоги) Базовые знания статистики и математического анализа Аналитическое мышление и внимание к деталям Умение работать с большими объёмами информации Способность чётко формулировать гипотезы и проверять их Навыки эффективной коммуникации и презентации результатов Проактивность и инициативность в решении задач Будет плюсом Знание методов машинного обучения Опыт работы со стеком больших данных Яндекса (YT/YQL/SPYT/CHYT)

Location: Москва Workplace: гибкий Мы развиваем рекламные продукты VK, которыми пользуются бизнесы разного масштаба — от начинающих предпринимателей и небольших компаний до профессиональных рекламодателей и агентств. Наша команда отвечает за направление «Рекламный кабинет для рекламодателей» — продукт, через который бизнес запускает и управляет рекламными кампаниями. В команде мы анализируем рекламный бизнес через призму клиентов: изучаем поведение рекламодателей, клиентскую экономику, удержание и монетизацию, ищем точки роста и помогаем бизнесу принимать решения на основе данных. Ищем старшего аналитика, который будет не просто готовить расчёты и отчёты, а сможет самостоятельно находить закономерности в данных, формулировать гипотезы и переводить результаты анализа в понятные бизнес-рекомендации. Задачи Понимание клиентской и unit-экономики Умение видеть за цифрами бизнес-логику и формулировать ключевые выводы по итогам исследования Опыт в аналитике продаж и клиентской аналитике Умение самостоятельно брать сложные аналитические задачи под ключ — от постановки и исследования до детального описания результатов и выводов Продвинутый SQL Опыт работы с YT, ClickHouse, Superset, DataLens Базовый Python Требования Опыт от пяти лет в клиентской, sales- или коммерческой аналитике Анализ клиентского поведения: сегментация клиентов (RFM, кластеризация), когортный анализ, LTV, CAC, ARPU, churn rate, retention Поиск точек роста: анализ рекламодателей и категорий бизнеса, выявление потенциала, подготовка рекомендаций по удержанию и монетизации Расчёт unit-экономики и аналитических кейсов Бенчмаркинг категорий бизнеса и рекламодателей BI-визуализация и подготовка аналитических материалов Ad hoc анализ и запросы по бизнес-задачам Что особенно важно Умение видеть за цифрами бизнес-логику, а не только считать метрики Самостоятельное проведение исследований: от постановки задачи и анализа данных до выявления инсайтов и подготовки рекомендаций для бизнеса Способность самостоятельно вести сложную задачу от постановки до готовых выводов Умение понятно упаковывать результаты и формулировать конкретные рекомендации для бизнеса Внимательность и высокая точность в работе с данными Мы предлагаем Гибридный формат работы — от трёх дней в неделю в офисе Офис рядом со станцией метро «Аэропорт» (БЦ Skylight) Официальное оформление по ТК РФ с первого дня Программу ДМС для сотрудников и их детей с первого месяца работы Компенсацию питания Систему гибких льгот с 14 категориями на выбор И многое другое, о чём мы расскажем на собеседовании :)

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы строим новое направление на стыке видеоконтента и электронной коммерции. Хотим создать бесшовный сценарий, в котором пользователь вдохновляется товаром из видео или клипа и покупает его в пару тапов, а автор получает достойное вознаграждение за свой коммерческий контент. Что мы делаем? Мы объединяем два мощных сценария: реферальную программу (авторы сами выбирают и продвигают товары) и рекламные интеграции. Мы отвечаем за весь путь пользователя: от первого просмотра ролика до успешного заказа, и за инструменты, которые позволяют авторам монетизировать свою аудиторию. Главная бизнес-задача — найти идеальную формулу баланса: сделать так, чтобы эффективность продаж росла, авторы зарабатывали больше, а пользовательский опыт не скатывался в негатив от «телемаркетинга»? Ищем сотрудника, который с помощью данных подскажет продукту, как решить эту задачу. Задачи Проектировать метрики с нуля: разработать систему показателей, которая учитывает сложную юнит-экономику трёхстороннего маркетплейса Искать точки роста: анализировать воронки, поведение пользователей и авторов, находить барьеры на пути от «посмотрел видео» до «купил товар» Двигать продукт: генерировать продуктовые гипотезы, дизайнить A/B-тесты, оценивать их потенциальный эффект и анализировать результаты Работать в плотной связке с продакт-менеджером и разработчиками, помогать команде принимать решения на основе данных, а не интуиции Требования Коммерческий опыт работы в анализе данных от трёх лет Уверенное знание SQL и Python (составление сложных запросов ClickHouse, знание основных библиотек для анализа данных) Опыт построения отчётов в BI-системах, у нас Superset Владение продуктовой терминологией и понимание базовых метрик (DAU, LTV и др.) Умение исследовать данные источников, искать зависимости и находить инсайты Опыт взаимодействия напрямую с разработчиками и менеджерами Самостоятельность и интерес к неопределённости, готовность предлагать и отстаивать решения, которые меняют продукт

Location: Москва Workplace: Комбинированный Команда RnD VK Видео отвечает за проведение исследований и поиск точек роста продукта. Подразделение максимально близко к бизнесу (ближе чем продуктовые команды). Нет A/B-тестов, ценятся в равной степени хард-дата-компетенции и умение «продавать» результаты в стиле консалтинга (презентации, storytelling). Команда RnD работает не только с внутренними данными, но и с данными всей группы компаний VK, а также с данными из внешних источников. У нас минимум операционки, большинство задач — исследовательские проекты с нуля. Задачи Исследовать данные источников, искать зависимости и находить инсайты Проводить самые разнообразные исследования, основанные на данных Создавать и регулярно обновлять аналитическую отчётность Строить дашборды Требования Коммерческий опыт работы в анализе данных Уверенное знание Python и основных библиотек для анализа данных Уверенное владение SQL, составление сложных аналитических запросов — ClickHouse Опыт построения отчётов в BI-системах — Superset Владение продуктовой терминологией и понимание базовых метрик (DAU, LTV и др.) Умение исследовать данные источников, искать зависимости и находить инсайты Умение создавать и регулярно обновлять аналитическую отчётность Способность взаимодействовать напрямую с разработчиками и менеджерами Способность работать самостоятельно и отвечать за результат

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы ищем продуктового аналитика в группу аналитики продукта Облака Mail в VK. Команда отвечает за развитие аналитики Облака и помогает принимать продуктовые решения на основе данных. Мы работаем на стыке продуктовой аналитики, экспериментов и развития аналитической инфраструктуры. Ищем сильного специалиста, который хочет влиять на продукт, самостоятельно находить точки роста и участвовать в discovery, а не только выполнять готовые задачи. Для нас важно сочетание двух компетенций: глубокая техническая экспертиза и самостоятельность в продуктовом анализе. Ты будешь работать не только с готовыми витринами и отчётами, но и разбираться в данных «под капотом», проверять их качество, формулировать аналитические задачи и предлагать собственные подходы к решению продуктовых вопросов. Задачи Развивать продуктовую аналитику Облака Mail: исследовать пользовательское поведение, находить инсайты и определять точки роста ключевых продуктовых и бизнес-метрик Участвовать в discovery-команде полного цикла: от генерации и валидации гипотез до сопровождения реализации продуктовых решений и оценки их эффекта Проводить исследования и находить точки роста: работать над развитием автозагрузки контента, повышением заполняемости пользовательского пространства, ростом вовлечённости и конверсий Проектировать и анализировать A/B-тесты: формировать дизайн экспериментов, контролировать корректность методологии, валидировать результаты и выявлять аномалии Создавать системы отчётности и прогнозные модели: разрабатывать дашборды, драйверные декомпозиции и модели выручки для поддержки продуктовых решений Развивать аналитические инструменты и процессы: автоматизировать рутинные задачи, улучшать качество данных и повышать скорость принятия data-driven решений Требования Уверенное владение SQL и опыт работы с большими объёмами данных Практический опыт проведения A/B-тестов: понимание статистических критериев, расчёт размера выборки, работа с ошибками первого и второго рода, применение теории вероятностей и математической статистики Знание продуктовых метрик: Retention, Churn, ARPU, LTV, Conversion Rate, Sticky Factor и других. Умение интерпретировать метрики и формулировать на их основе аналитические выводы Уверенное владение Python для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy, библиотеки визуализации (Matplotlib, Plotly, Seaborn) Опыт построения дашбордов и визуализации в BI-инструментах. DataLens и Superset будут преимуществом, но рассматриваем и опыт с аналогами Понимание принципов построения витрин, агрегатов и аналитической инфраструктуры Умение работать с сырыми данными, самостоятельно проверять их корректность и оценивать надёжность отчётности Способность самостоятельно формулировать аналитические задачи, задавать уточняющие вопросы и предлагать решения, выходящие за рамки первоначальной постановки Будет плюсом Опыт работы с YTSaurus (YQL) Опыт участия в discovery-процессах и влияния аналитики на продуктовые решения Опыт работы с большими объёмами данных и развитой аналитической инфраструктурой Мы предлагаем Сильное профессиональное окружение: возможность обмениваться опытом с экспертами VK Образовательные ресурсы и сообщества: доступ к внутренним мероприятиям и профессиональным сообществам Гибридный формат работы из Москвы или Санкт-Петербурга Официальное оформление по ТК РФ с первого дня ДМС для сотрудников и их детей с первого месяца работы Компенсацию питания Систему гибких льгот с 14 категориями на выбор И многое другое, о чем мы расскажем на собеседовании :)

Location: Москва Workplace: Комбинированный Дзен является частью большой экосистемы VK. Это крупнейшая новостная платформа, где миллионы пользователей следят за событиями по всему миру. Здесь можно всё: смотреть новости, читать новости, обсуждать новости с ИИ-ассистентом Глифом или стать автором и самому создавать актуальный контент. Мы строим высоконагруженные сервисы и рекомендательные технологии, которые в реальном времени обрабатывают потоки информации и помогают пользователю получить максимально персональную ленту обо всём, что произошло в мире. Стек технологий: SQL для обработки больших данных, Python — для небольших данных и их визуализации. Задачи Строить и поддерживать витрины данных и дашборды в DataLens Следить за изменениями в метриках, искать причины аномальных изменений Проводить полный флоу работы над фичей: генерация гипотез, приоритизация, проведение исследований, дизайн и анализ A/B-тестов Частая прямая коммуникация с продактом направления Требования Уверенное владение SQL (сложные запросы и подзапросы) Опыт дизайна и анализа A/B-тестов Знание статистики Умение объяснять вещи простым языком

Location: Москва Workplace: Комбинированный Ищем DWH Engineer для команды VK Видео — одного из крупнейших и самых популярных видеосервисов в России! Задачи Разрабатывать и поддерживать процессы обработки и доставки данных для аналитических и ML-команд Собирать витрины, оптимизировать Писать адхоки и выгрузки, раздебаги Собирать требования Требования Понимание работы параллельных вычислений на кластере Опыт с Airflow, Spark, Hadoop, ClickHouse, YT (опционально) Знание Python: алгосы базовые (для понимания оптимального кода), классы и прочий сложный код (для чтения исходников и создания велосипедов типа операторов/сервисов) Знание Git и работа с кодом в команде (ревью)

Location: Москва Workplace: Комбинированный VK WorkSpace — это комплексная платформа для бизнеса, включающая корпоративную почту с календарём и адресной книгой, мессенджер, видеоконференции, задачи и облачное хранилище со встроенным редактором документов. Задачи Поддержка направлений B2B: Почта, Календарь, ВКС и мессенджер Разработка ETL-процессов и загрузка данных в централизованное DWH, создание агрегатов и предоставление аналитики продукту Анализ данных для поддержки продуктовой команды SaaS WS в принятии решений по развитию продукта Разработка и расчёт продуктовых метрик (выручка, run rate, удержание и другое), визуализация их динамики Сопровождение запусков новых функций с аналитической стороны, выбор метрик и настройка сбора данных Поиск точек роста продукта на основе анализа данных Проектирование и анализ A/B-тестов Выдвижение гипотез и их проверка с использованием данных Прогнозирование и моделирование значений метрик Требования Знание SQL (ClickHouse +), продвинутые запросы (сложные джоины, оконные функции, расчёт продуктовых метрик) Знание Python (библиотеки Pandas, NumPy, Scikit-learn), работа с датафреймами (чтение, агрегированные группировки, мердж, визуализация с Plotly) Опыт работы с BI-инструментами (визуализация и чувство прекрасного); опыт работы в Superset будет плюсом Знание Git, понимание концепции ветвлений Опыт работы с DWH, умение писать агрегаты Знание методологии A/B-тестирования (подбор оптимальных параметров для экспериментов, определение метрик, размера выборки, продолжительности и MDE) Последовательность, структурированность, ответственность, самостоятельность Ориентация на бизнес-результат Инициативность и стремление к обучению новому

Location: Москва Workplace: Комбинированный Наша команда развивает аналитическую платформу для ключевых медиасервисов VK — VK Видео, VK Музыка, а также других медиапроектов. Задачи Разрабатывать отчёты в Superset от этапа идеи до готового решения Собирать и формализовывать требования к отчётам и данным Оптимизировать отчётность: аудит, унификация метрик, сокращение общего количества отчётов по всем направлениям Развивать Data Governance. Выстраивать процессы сбора и хранения данных Проектировать витрины данных и сложные ETL/ELT-процессы как совместно с командой DWH, так и самостоятельно в Airflow Передавать знания по разработке отчётов другим аналитикам Способствовать укреплению data-driven культуры Требования Умение собирать и уточнять требования, понимать бизнес-проблему заказчика и предлагать подходящее решение Глубокое знание SQL: оконные функции, CTE, понимание плана выполнения запроса Опыт в проектировании отчётов и подготовке данных для них Понимание архитектуры хранилищ данных: что такое слои, зачем они нужны и как работают Практический опыт работы с одним из BI-инструментов: Apache Superset, Tableau, Power BI, DataLens Системное мышление, способность видеть за набором таблиц и графиков целостную картину бизнеса Коммуникативные навыки: умение объяснить сложное техническими терминами инженерам и простым языком — бизнесу Ориентация на результат Будет плюсом Знание JavaScript/CSS/HTML для кастомизации визуальных элементов Опыт работы с Python для анализа данных (Pandas, NumPy) и автоматизации Опыт использования ИИ для задач аналитики (например, для поиска аномалий или автоматизации процессов)

Location: Санкт-Петербург Workplace: Офисный Аналитика VK — сильное живое сообщество специалистов высокого уровня, которые любят свою работу. Топ-менеджмент компании последовательно придерживается data-driven подхода, поэтому аналитики могут влиять на развитие продукта и принимаемые решения, а не просто поставлять цифры. Мы работаем с продуктовыми командами в партнёрстве: вместе ищем точки роста, формулируем гипотезы и выпускаем продукты, которыми пользуются миллионы людей. О команде Core-аналитика — ядро всего департамента аналитики. Мы — универсальные специалисты, которые работают на стыке продуктов и отвечают за верхнеуровневые метрики ВКонтакте и ключевые стратегические инициативы компании. Наша работа строится в двух направлениях: Задачи масштаба всего ВКонтакте. Работаем над тем, что выходит за рамки отдельных продуктов: крупные исследования, верхнеуровневые метрики, разработка методологий и инструментов, которыми потом пользуется весь департамент. Мы одними из первых внедряем в работу новые подходы, в том числе методы машинного обучения Стратегические проекты. Когда компания делает ставку на конкретное направление, к нему подключается core-аналитика. Это проектная работа: вместо многолетнего ведения одного продукта вы погружаетесь в стратегически важную задачу, работаете с ней несколько месяцев и доводите до результата Задачи Быстро погружаться в новую область, формулировать метрики и гипотезы, проводить исследования Давать рекомендации, на основе которых принимаются решения на уровне всей площадки Участвовать в исследованиях и разработках, выходящих за рамки отдельных продуктов Создавать портреты аудиторных групп, исходя из описательных и поведенческих характеристик Анализировать паттерны потребления Работать с большим количеством гипотез и продуктовых метрик Требования Мы рассчитываем, что вы: Имеете опыт в продуктовой аналитике от двух лет Уверенно владеете Python, SQL и BI-инструментами Оперативно разбираетесь в новых областях Умеете чётко и структурно выражать свои мысли Будет плюсом Опыт применения ML-методов в прикладных задачах Опыт работы с AI-инструментами