Не получаете ответ?
Вакансия опубликована 8 дн. назад - шансы на ответ снижаются.
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
Текст:
TL;DR
Продуктовый аналитик данных (ETL, ML): Анализ эффективности продуктовых изменений, проектирование A/B-тестов и развитие ETL-процессов и витрин данных с акцентом на SQL, Python, статистику и качество данных. Focus on designing аналитических пайплайнов, исследовании поведения продукта, взаимодействии с бизнес-юнитами и постепенном погружении в ML-задачи.
Локация: Минск, гибридный формат работы.
Компания
av.by — автомобильный классифайд и продуктовая площадка, крупнейшая в Беларуси по количеству объявлений, с более чем 140 млн просмотров в месяц.
Что делать
- Анализировать эффективность изменений в продукте и готовить ad-hoc-исследования и выгрузки для бизнеса.
- Проектировать, настраивать и анализировать A/B-тесты, участвовать в планировании нового функционала.
- Поддерживать существующие и создавать новые дашборды для продуктовой аналитики.
- Разрабатывать и поддерживать ETL-процессы и пайплайны данных, проектировать витрины для аналитики и отчётности.
- Контролировать качество и консистентность данных, документировать аналитические системы и источники.
- Периодически участвовать в ML-задачах — от подготовки данных до оценки качества моделей.
Требования
- Уверенное владение SQL: оконные функции, сложные соединения и оптимизация запросов.
- Python для анализа данных, включая Pandas, NumPy и SciPy.
- Опыт работы с MySQL или другой реляционной СУБД, а также построения ETL-процессов или пайплайнов данных.
- Знание математической статистики и понимание дизайна экспериментов.
- Опыт работы с BI-системами, в частности DataLens.
- Внимательность к деталям и способность выстраивать кросс-функциональную коммуникацию.
Хорошо, если есть
- Опыт работы с Elasticsearch и Kibana.
- Базовое понимание машинного обучения, scikit-learn, градиентного бустинга, метрик и валидации моделей.
- Опыт с Airflow, Dagster или dbt.
- Базовые навыки Git и Docker, а также использование ИИ-инструментов в работе.
Культура и преимущества
- Задачи напрямую влияют на продукт и используются широкой аудиторией.
- Возможность развиваться в аналитике и инженерии данных и пробовать ML.
- Сильная профессиональная команда и гибридный формат работы.
- Ежеквартальные бонусы за выполнение согласованных задач и ежегодная индексация зарплаты с учётом роста навыков и опыта.
- Оформление по ТК РБ, расширенный социальный пакет, оплата профессиональной литературы, семинаров, тренингов и конференций.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →