Системный аналитик (A/B-тестирование)

#вакансия #системный_аналитик #System #Analyst #удаленка

Ищем системного аналитика Middle / Middle+ в команду крупного банка

Ищем специалиста, который будет развивать направление experimentation / A/B-тестирования: от постановки гипотез и дизайна экспериментов до анализа результатов, автоматизации и развития data pipelines.

💰 ЗП вилка: до 170 000 ₽ на руки
📍 Локация: Россия
🏠 Формат: удалённый
🏦 Проект: крупный банк

Что важно
От 2 лет опыта в A/B-тестировании — полный цикл от гипотезы до интерпретации результатов.
Практический опыт масштабирования experimentation-программ, а не только проведения отдельных тестов.
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.

Чем предстоит заниматься
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.

📩Контакт для отклика/вопросов: Показать контакты