Старший продуктовый аналитик (Product Analyst)

Москва, Лесная улица, 3

Метро: Белорусская

Показать контакты

Описание вакансии

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ

Находить точки роста продукта на основе глубокой аналитики поведения пользователей, воронок, удержания и монетизации
Формулировать и приоритизировать продуктовые гипотезы, строить причинно-следственные связи между метриками, находить инсайты, влияющие на стратегию
Дизайн и сопровождение A/B-тестов: от постановки гипотезы, выбора метрик и расчета мощности до интерпретации результатов и рекомендаций команде
Работать в тесной связке с продакт-менеджерами, разработчиками, маркетингом и BI, помогая принимать решения, основанные на данных
Определять, рассчитывать и валидировать ключевые продуктовые метрики (LTV, Retention, Conversion, ARPU, Churn, DAU/WAU/MAU и др.) для оценки успеха фичей и направлений
Проектировать и развивать аналитическую инфраструктуру: помогать выстраивать корректный сбор событий, курировать схемы данных, взаимодействовать с data engineering
Управлять качеством данных — валидировать корректность трекинга, участвовать в проектировании аналитических пайплайнов и схем
Быть драйвером развития аналитики в продукте: предлагать новые подходы, инструменты, методологии; обучать коллег и задавать стандарты качества аналитики

ЖДЕМ ОТ ТЕБЯ

Глубокое знание SQL: оконные функции, сложные агрегаты, CTE, объединения данных из разных источников, оптимизация запросов и построение витрин данных для аналитики
Уверенное владение Python (pandas, numpy, seaborn, scipy, statsmodels, sklearn) для анализа данных, статистических расчетов и моделирования
Умение планировать, запускать и анализировать A/B-тесты с различными типами метрик — конверсионными, количественными, пропорциональными
Глубокое понимание статистики: гипотезы, распределения, доверительные интервалы, критерии значимости (t-test, Mann–Whitney, ??, bootstrap, Bayes) и умение обосновать выбор метода под конкретный кейс
Понимание и применение когортного анализа, retention-метрик, revenue retention, LTV, ARPU, churn rate, воронок и пользовательских сегментов
Опыт визуализации данных и построения дашбордов в BI-инструментах (Tableau, Power BI, Looker, Redash и др.)
Навыки работы с event-based аналитикой: построение трекинговой схемы, анализ пользовательских событий, валидация корректности данных
Умение работать с бизнесом через данные: формулировать гипотезы, приоритизировать их по влиянию на метрики, интерпретировать результаты и презентовать инсайты
Способность переводить сложные аналитические выводы в понятные рекомендации для продуктовых и бизнес-команд
Системное мышление и умение находить точки роста продукта через аналитику поведения пользователей
Амбиции к развитию в области продуктовой аналитики, data science или аналитического менеджмента
Готовность погружаться в сырые данные, находить закономерности и объяснять «почему» за цифрами
Умение менторить коллег и выстраивать аналитические процессы в команде
Как плюс: опыт работы с Amplitude, Mixpanel, GA4, Firebase, AppsFlyer, Adjust или аналогичными инструментами мобильной аналитики
Будет преимуществом: опыт работы с DWH (BigQuery, ClickHouse, Redshift), ETL-инструментами (Airflow, dbt), а также понимание основ построения аналитической архитектуры