Аналитик данных

Мы разрабатываем два ключевых продукта: Youth и Mimika, каждое из которых представляет уникальный вызов с точки зрения аналитики и стратегического развития.

Mimika – это зрелый продукт с высокой степенью проработки данных. Здесь аналитика уже играет роль системы точной настройки. Задача аналитика будет заключаться в анализе текущих процессов и выявлении тонких улучшений, способных усилить эффективность проекта. Например, оптимизация существующих воронок продаж, работа с пользовательским поведением на уровне микрометрик и поддержка текущих маркетинговых кампаний с применением продвинутой аналитики.

Youth, напротив, – это приложение, открывающая огромный потенциал для аналитических экспериментов и внедрения новых подходов. Проект находится на стадии активного развития, и от вас будет зависеть настройка основ аналитики "с нуля". Это создание событийных систем, мониторинг пользовательских данных и построение дашбордов, которые станут основой для принятия стратегических решений. Youth — это ваш шанс быть "строителем" аналитической платформы, применяя свои знания в области модели оттока, прогнозирования LTV и интеграции с рекламными и платежными системами. Мы ищем опытного аналитика данных, который присоединится к нашей команде, чтобы развивать аналитику и помогать достигать продуктовых целей.

Роль предполагает выполнение разнообразных аналитических задач, настройку процессов и оптимизацию аналитических подходов в условиях гибкого рабочего процесса.

Основные задачи:

• Работа с существующим репозиторием компании на основе Google BigQuery с использованием dbt: поддержка, оптимизация и выполнение задач Data Engineering.

• Внедрение и настройка аналитики для проекта Youth, включая сбор данных, визуализацию и настройку событийной аналитики.

• Создание и автоматизация отчетов для платформ iOS, Android и веб в Tableau.

• Проверка качества данных, оптимизация воронок продаж, их интеграция с платежными системами (BrainTree, Stripe) и рекламными платформами (Facebook, Google).

• Поддержка и оптимизация аналитической системы для продуктов (веб и приложения) на основе Google Analytics: контроль корректности счетчиков и событийной разметки.

• Разработка и поддержка дашбордов для ключевых метрик.

• Построение и автоматизация моделей прогнозирования LTV и других продуктовых метрик.

• Создание отчета о прибыли и убытках компании (P&L).

• Поддержка запуска A/B-тестов, анализ их результатов, а также расчет окупаемости инициатив команды.

• Автоматизация процессов анализа маркетинговых данных, помощь маркетинговой команде в подборе аудиторий и расчет ключевых метрик.

• Построение сквозной аналитики и анализ поведения пользователей.

• Поддержка взаимодействия с продуктовой и маркетинговой командами, приоритизация задач от различных заказчиков.

Требования:

• Опыт работы в области аналитики данных, продуктовой аналитики или Data Engineering от 3-5 лет.

• Уверенные знания SQL для работы с базами данных и построения сложных запросов.

• Опыт работы с Google BigQuery и dbt, включая поддержку и оптимизацию репозиториев.

• Опыт работы с инструментами визуализации данных, такими как Tableau (создание и автоматизация отчетов).

• Навыки работы с Google Analytics, включая настройку событийной аналитики, контроль качества данных и оптимизацию систем.

• Знание и опыт интеграции аналитики с платежными системами (например, BrainTree, Stripe) и рекламными платформами (например, Facebook Ads, Google Ads).

• Опыт построения и анализа воронок продаж.

• Навыки разработки и автоматизации моделей прогнозирования.

• Умение работать с A/B-тестами, включая их запуск, анализ результатов и расчет окупаемости. Понимание продуктовых метрик и ключевых показателей эффективности (KPI).

• Навыки работы с Python для продвинутой аналитики (моделирование, обработка данных).

• Понимание процессов Data Engineering, включая сбор, обработку и трансформацию данных. Навыки работы с большими объемами данных и их визуализации.

• Умение автоматизировать процессы, такие как обновление отчетов, расчет метрик и модели прогнозирования. Опыт создания автоматизированных процессов анализа маркетинговых данных.

• Усидчивость и внимательность к деталям, умение доводить задачи до конца.

• Готовность работать в гибких условиях и приоритизировать задачи.

Задачи в перспективе:

• Разработка и внедрение более сложных моделей аналитики, таких как модель оттока.

• Углубление аналитики LTV и построение прогнозных моделей.

• Масштабирование аналитических решений для новых продуктов.

• Автоматизация процессов аналитики и их интеграция с другими системами.