Мы в Telegram
Чем предстоит заниматься
- разбираться с данными из разных источников: проверять их качество, искать причины расхождений, создавать агрегаты данных и помогать подключать новые источники;
- развивать и поддерживать аналитическую инфраструктуру: работать с dbt-моделями, настраивать тесты и алерты, следить за корректностью ключевых данных и метрик;
- поддерживать и дорабатывать отчетность для команд маркетинга: улучшать существующие дашборды, проверять корректность расчетов, автоматизировать отчеты или настраивать разовые выгрузки;
- помогать разным командам маркетинга с ad-hoc запросами: строить воронки и когорты, анализировать пользовательские сегменты, считать метрики и проводить исследования;
- подключаться к задачам на стыке маркетинга и продукта: анализировать конверсии продуктовой воронки и эффективность лендингов, продумывать метрики для новых запусков и работать с продуктовыми событиями, дизайнить и проводить в A/B-тесты;
- в перспективе — подключаться к более сложным и крупным аналитическим проектам, например, оценке эффективности оффлайн активностей;
- общаться с внутренними заказчиками, помогать им разобраться в данных и переводить их вопросы в понятные аналитические задачи.
Требования
- опыт работы дата-, продуктовым или маркетинговым аналитиком от 2х лет;
- уверенное владение SQL: JOIN, CTE, оконные функции, агрегации, работа с датами и умение разбираться в чужом коде;
- знание Python на уровне решения типовых аналитических задач: pandas, numpy, базовая визуализация;
- хорошие навыки работы с данными: умение проводить EDA, находить аномалии и расхождения, проверять качество данных и делать sanity-check результатов;
- базовое понимание того, как устроены DWH и ETL-процессы; опыт работы с dbt и Airflow будет плюсом;
- знание статистики и понимание принципов A/B-тестирования;
- умение визуализировать данные и работать с BI-инструментами;
- интерес к маркетинговой аналитике и готовность погружаться в её специфику;
- способность переключаться между разными задачами и контекстами и самостоятельно разбираться в новых данных и инструментах;
- опыт со Spark SQL / PySpark / R, а также с данными рекламных кабинетов будет плюсом.