Head of Analytics (Product, Marketing, DS)

Наш клиент - продуктовая структура, функционирующая в рамках крупного международного iGaming-холдинга. В управлении находится более 100 действующих продуктов, а ежегодный объем запусков составляет 12-15 новых проектов.

Роль предполагает не административное управление отчетностью, а стратегическое лидерство. Наш клиент ищет руководителя с выраженными практическими компетенциями («играющего тренера»), готового принять полную ответственность за развитие аналитической вертикали, выстроить эффективное кросс-функциональное взаимодействие и трансформировать данные в фактор роста выручки.

Зоны ответственности:

1. Разработка и реализация аналитической стратегии:

• Формировать видение (Vision) и долгосрочную стратегии развития аналитической функции в компании

• Разрабатывать и защищать дорожные карты (Roadmaps), определять ключевые цели и метрики успеха департамента

• Обеспечить полную синхронизацию аналитической стратегии с глобальными бизнес-целями холдинга

2. Стратегическое управление персоналом и развитие команды:

• Руководить комплексной аналитической структурой, объединяющей направления Product Analytics, Marketing Analytics, Business Intelligence (BI), Mathematics и Data Science

• Формировать культуру высокой эффективности: привлекать ведущих экспертов рынка, обеспечить непрерывное развитие компетенций сотрудников

3. Комплексное аналитическое сопровождение:

• Диагностировать и выявлять системные ограничения («узкие места») в продуктах и бизнес-процессах

• Управлять полным циклом решения проблем: от формулирования гипотез до внедрения решений и оценки их экономического эффекта

• Выстраивать прозрачную и результативную коммуникацию со смежными департаментами (Producing, User Acquisition, Tech) для обеспечения практического внедрения аналитических инсайтов

4. Ключевые функциональные направления:

• Продуктовая аналитика: Проводить глубокую сегментация и кластеризацию пользовательской базы, аудиторный анализ, моделирование жизненного цикла пользователей, A/B/n тестирование

• Маркетинговая аналитика: Оценивать эффективности каналов привлечения трафика, разрабатывать модели атрибуции, анализировать показатели рентабельности (ROI/ROAS)

• Business Intelligence (BI) и корпоративная отчетность: Разработать стратегию развития BI-системы, создать прозрачную и интерпретируемую отчетность для продуктовых команд и менеджмента, обеспечить качество и консистентность метрик (Single Source of Truth)

• Data Science и предиктивное моделирование: Разработать и валидировать прогнозные модели (pLTV, Churn Rate), алгоритмы персонализации

• Математическое моделирование: Контролировать, верифицировать и оптимизировать математические модели игровых продуктов

• Автоматизация и разработка аналитических сервисов: Создать и внедрить автоматизированные системы принятия решений (например, алгоритмы оптимизации ставки по умолчанию, динамическое ценообразование) и развивать инструменты Self-Service Analytics для повышения операционной эффективности

Требования к кандидату:

Профессиональный профиль:

• Образование: Наличие фундаментального высшего технического или математического образования (STEM) является обязательным требованием

• Опыт работы: Стаж в сфере аналитики данных не менее 7 лет, из которых не менее 3 лет — на позициях руководителя крупных структурных подразделений (команда от 20 человек)

• Индустриальный опыт: Преимуществом будет являться опыт в индустриях с высоким объемом данных: iGaming, Mobile Gaming, Fintech или AdTech

• Профессиональный подход: Ориентированность на решение бизнес-задач и достижение конечного результата, а не на формальное исполнение процессов

Ключевые компетенции:

• Глубокие знания в области математики и статистики с навыками их прикладного применения в бизнес-среде

• Экспертиза в построении и развитии культуры экспериментов (A/B/n-тестирование): глубокое понимание методологии, от дизайна тестов и расчета выборки до оценки статистической значимости и интерпретации результатов (в том числе на малых выборках)

• Экспертиза в построении предиктивных моделей и понимание принципов работы алгоритмов машинного обучения (кластеризация, регрессионный анализ, деревья решений)

• Навыки работы с большими массивами данных и знание принципов построения архитектуры данных (DWH, Data Lake)

• Глубокое понимание принципов визуализации данных и опыт построения корпоративных BI-систем (стратегия, инструменты, внедрение)

• Навыки Data Storytelling: умение трансформировать сложные аналитические выводы в понятные бизнес-решения и аргументированно отстаивать стратегию развития продукта перед стейкхолдерами

Условия сотрудничества

• Операционная автономия: Полномочия по реинжинирингу процессов и принятию кадровых решений в рамках департамента

• Ресурсная база: Доступ к инструментарию и бюджетам холдинга для развития инфраструктуры

• Вознаграждение: Конкурентный уровень дохода + переменное вознаграждение

• Локация: Возможность удаленной работы из любой точки мира или релокация на Кипр (Лимассол) с предоставлением релокационного пакета для сотрудника и его семьи