Описание

Ищем Data Analyst в крупную технологическую компанию, которая развивает продукты для международных рынков в entertainment-индустрии. В этой роли аналитик работает не только с готовыми запросами на выгрузку данных. Здесь важно уметь разобраться в бизнес-задаче, понять, какие данные действительно нужны, выбрать подход к исследованию и довести анализ до выводов, которые можно использовать при принятии продуктовых решений.

Обязанности

развивать систему продуктовых и бизнес-метрик: определять логику расчета, следить за качеством данных и помогать командам правильно использовать метрики
разбираться в задачах, где на старте еще нет четко сформулированного аналитического запроса: уточнять проблему, выбирать методологию и строить план исследования
проводить A/B-тесты: оценивать целесообразность эксперимента, рассчитывать и анализировать результаты, искать возможности повысить его бизнес-ценность
проводить продуктовые исследования, формулировать и проверять гипотезы
работать с большими массивами данных с помощью SQL и Python
искать причины изменений в метриках и превращать результаты анализа в понятные выводы для бизнеса и продуктовой команды
презентовать результаты исследований и обсуждать их с заказчиками
совместно с Data Engineers работать с ETL-процессами и подготовкой данных для аналитики
создавать витрины и дашборды в Tableau

Требования

сильный SQL: уверенная работа со сложными запросами и большими объемами данных
уверенный Python для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy
хорошее понимание статистики: статистические тесты, корреляционный и регрессионный анализ и другие методы, необходимые для продуктовой аналитики
практический опыт проведения и анализа A/B-тестов
опыт продуктовых исследований и проверки гипотез
умение не просто получить цифры, а разобраться, что за ними стоит и почему изменились показатели
опыт работы с web- или mobile-аналитикой
опыт работы с BI-инструментами, например Tableau или Power BI
опыт работы со Spark и Iceberg
умение самостоятельно вести аналитическую задачу: разобраться в неопределенной постановке, декомпозировать проблему, выбрать подход и понятно объяснить результаты коллегам из бизнеса и продукта

Будет плюсом

опыт работы с dbt
понимание Airflow и опыт работы с DAG
понимание принципов Data Lake
знакомство с современными подходами к организации данных, например Data Mesh

Условия

full-time
удаленный формат работы
гибкое начало рабочего дня
корпоративная техника
испытательный срок 3 месяца
расширенный пакет бенефитов после испытательного срока: медицинская страховка, бюджет на спорт / языки / дополнительное медицинское покрытие, дополнительные оплачиваемые дни отдыха
внутренние технические встречи, тренинги и возможность участия в профессиональных конференциях и обучении
рабочий язык команды — русский, поэтому для позиции нужен свободный разговорный русский

Процесс отбора

Знакомство с рекрутером
короткий технический скрининг
SQL-секция
интервью по аналитическим навыкам
встреча с командой
для кандидатов, претендующих на Senior-уровень, после основных технических этапов предусмотрен дополнительный аналитический кейс