Аналитик данных Ozon Travel

Дата размещения вакансии: 20.01.2026
Работодатель: Ozon
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Пресненская набережная 10блокС
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Мы — Ozon Travel, динамично растущее направление внутри экосистемы Ozon. Мы меняем рынок путешествий в России, и наша команда клиентской аналитики играет в этом ключевую роль.

Мы ищем в команду Аналитика данных, который будет заниматься анализом спецпроектов на стыке Ozon Travel и маркетплейса. Твои идеи и выводы будут напрямую влиять на стратегию коллабораций, помогая создавать по-настоящему персональные и выгодные предложения для миллионов наших клиентов.

Чем предстоит заниматься

Ты будешь погружен в полный цикл аналитики кросс-функциональных проектов:

• Полный цикл A/B тестов: от генерации гипотез и проектирования эксперимента — до интерпретации результатов и подготовки рекомендаций для продукта и маркетинга.

• Разработка аналитических моделей и дашбордов: ты будешь создавать и внедрять модели для оценки эффективности проектов, а также строить в SuperSet дашборды для мониторинга ключевых метрик, чтобы команда всегда видела полную картину.

• Глубокий анализ бизнес-показателей: исследовать причины взлетов и падений ключевых метрик (LTV, конверсия, средний чек), выявляя точки роста и риски.

• Оценка эффективности активностей: анализировать влияние маркетинговых кампаний и продуктовых инициатив на бизнес-результаты Ozon Travel.

• Работа с запросами: закрывать аналитические запросы от смежных команд (маркетинг, продукт, менеджмент), представляя результаты в понятном и структурированном виде.

Мы ищем тебя, если у тебя есть

• Опыт в аналитике данных (предпочтительно в e-commerce, маркетплейсах, travel или финтехе).

• Технический стек, которым ты уверенно владеешь:

o SQL — свободно пишешь сложные запросы (мы используем MSSQL, Vertica, ClickHouse).

o Python (Pandas, NumPy, SciPy) — для анализа данных и верификации статистических гипотез.

o BI-системы (у нас SuperSet) — создание понятных и эффективных дашбордов.

• Прочная основа в статистике: понимание проверки статистических гипотез, A/B-тестирования, регрессионного анализа.

• Системное мышление и любознательность: умение разбираться в сложных бизнес-процессах, видеть причинно-следственные связи и задавать правильные вопросы.

• Отличные коммуникативные навыки: способность ясно и просто доносить сложные идеи и инсайты до неаналитической аудитории.

Будет плюсом

• Опыт работы с PySpark и Airflow.

• Понимание принципов машинного обучения и опыт их применения на практике.

• Знание основ веб-аналитики.