bipythonsqlpandasclickhousemysqla b testingairflownumpy
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru
Пожаловаться
Зарплата и рынок
развернуть
По рынку СНГ данных пока нет
На международном рынке: $90к/год ($67к - $118к)
69
Хорошая вакансия
развернуть
Задачи продуктовой аналитики понятны, а стек актуален, но требования к опыту противоречат друг другу, а о компании и продукте почти нет информации.
Опыт не сходится
Актуальные инструменты
Влияние на продукт
?Мало о компании
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Аналитик данных (SQL/Python): Анализ продуктовых данных, веб-аналитики и пользовательского поведения с акцентом на A/B-тесты, продуктовые метрики и подготовку аналитических витрин. Фокус на разработке дашбордов, поиске закономерностей и инсайтов, а также формировании рекомендаций для продуктовой команды.
Локация: Тбилиси. Формат работы: на месте работодателя, удалённо или гибридно; обсуждается.
Компания
TRYNEXIS развивает продукт с участием команды Data Analytics.
Что делать
Анализировать продуктовые данные, статистику, логи веб-аналитики и пользовательское поведение.
Готовить, проводить и оценивать результаты A/B-тестов.
Оценивать эффективность продуктовых изменений и промо-механик.
Разрабатывать и поддерживать дашборды для регулярной и ad-hoc аналитики.
Готовить аналитические выводы и рекомендации для продуктовой команды.
Требования
Опыт работы в аналитике данных: от 2 лет для Middle+ и от 4 лет для Senior; общий заявленный диапазон — от 3 до 6 лет.
Уверенное владение SQL, включая оконные функции, сложные запросы и оптимизацию.
Опыт работы с MySQL, ClickHouse или аналогичными СУБД.
Практический опыт проведения и анализа A/B-тестов, понимание статистических методов.
Знание Python и библиотек Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels и Scikit-learn.
Опыт работы с BI-инструментами, включая Power BI или аналоги, и понимание продуктовых метрик LTV, ARPU, Retention и других.
Умение документировать результаты исследований и представлять аналитические выводы.
Опыт самостоятельной подготовки витрин данных, знание Apache Airflow или аналогичных инструментов оркестрации.
Опыт анализа пользовательских путей и поиска инсайтов в поведении пользователей; знакомство с GitLab, Confluence и Jira.
Культура и преимущества
Полная занятость в команде Data Analytics проекта.
Взаимодействие с Data Analysts, Data Scientists, математиками и разработчиками.
Возможность участвовать в развитии продукта, влиять на продуктовые решения и находить точки роста на основе данных.
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 →