Продуктовый аналитик

AdvoCall — cервис экстренной юридической помощи с доступностью 24/7:

• количество пользователей: 72+ тыс.;

• количество адвокатов: 1,4+ тыс.;

• покрытие сервиса: все регионы.

Основатель — адвокат Калой Ахильгов:

• 18+ лет адвокатской деятельности;

• управляющий партнер адвокатского бюро KALOY.RU;

• автор Telegram-канала KALOY.RU (49+ тыс. подписчиков);

• автор YouTube-канала «Защитник Калой Ахильгов» (138+ тыс. подписчиков).

Обязанности:

1. Проводить глубокий анализ данных для улучшения продукта: изучение поведения пользователей, построение продуктовых воронок, сегментация, conversion, retention, LTV, ARPU, CAC, Gross Profit, работа с in-app- и web-событиями и другими ключевыми метриками.

2. Находить «узкие места» в продуктах, формулировать гипотезы, проводить A/B-тесты, интерпретировать результаты и давать рекомендации продукту и бизнесу.

3. Кросс-функциональное взаимодействие с командой продукта, разработкой и топ-менеджментом для реализации data-informed/-driven решений.

4. Разрабатывать, настраивать и поддерживать дашборды и отчеты в Apache Superset для оперативного мониторинга показателей продукта и бизнеса.

5. Автоматизировать сбор данных и процессы анализа для снижения рутинной нагрузки команды (предоставление статистической и динамической отчетности).

6. Выполнять ad hoc запросы и разовые выгрузки, работать и верифировать «сырые» данные (Excel, Backend и другие источники).

Требования:

1. Опыт в продуктовой аналитике digital-продуктов (мобильные приложения, онлайн-сервисы) от 2-х лет (понимание метрик, воронок, когортного анализа, A/B-тестирования).

2. Навыки работы с BI-инструментами: обязательный опыт с Apache Superset (разработка дашбордов, настройка визуализаций, работа с SQL Lab)

3. Уверенное владение SQL (оконные функции, сложные запросы) и понимание структуры баз данных.

4. Базовые знания статистики (проверка гипотез, распределения, корреляции).

5. Опыт работы с Python/R и его библиотеками (Pandas, NumPy, визуализация) будет плюсом.

6. Знание основ работы веб- и мобильных продуктов (клиент-сервер, события, метрики).

7. Умение объяснять сложные данные простым языком и проактивно предлагать решения.

8. Умение работать в условиях неполных или неструктурированных данных.

Будут преимуществом:

1. Опыт с другими BI-платформами (Tableau, Power BI, Looker).

2. Понимание инструментов аналитики (Google Analytics, Amplitude, Mixpanel, AppsFlyer).

3. Базовые знания в ML (кластеризация, прогнозные модели).

4. Опыт выстраивания аналитики с нуля и подключения новых источников данных.

5. Английский язык не ниже В2.