з/п не указана
Москва
Ленинградский проспект 39с79
Ленинградский проспект 39с79
От 1 года до 3 лет
Задачи
- Собирать, чистить и структурировать данные из соцсетей (Telegram, YouTube, VK, Instagram*, TikTok, Одноклассники, Дзен, MAX и так далее и СМИ (* Признан экстремистским в РФ.)
- Использовать продвинутые знания Python и SQL для анализа поведения аудитории, динамики активности и паттернов публикаций
- Изучать метрики эффективности авторов (ER, охваты, тональность, индекс цитируемости в СМИ)
- Изучать конкретных авторов и инфлюенсеров (20%): проводить ручной и автоматизированный аудит профилей авторов (типизация контента, визуальный стиль, частотность постов, тональность комментариев); анализировать поведение в СМИ (упоминания, цитируемость, новостной фон, участие в конфликтах или коллаборациях)
- Сегментировать авторов по нишам, качеству контента и уровню лояльности
- Коммуницировать с контрагентами (10%): взаимодействовать с внешними партнёрами для уточнения данных и сбора информации; формулировать запросы и понятно объяснять, какие данные нужны и почему; презентовать выводы аналитики
Требования
- Python: уверенный уровень (Pandas, Requests, работа с API соцсетей/медиа, базовый парсинг). Уметь написать скрипт для сбора метрик по 100+ авторам
- SQL: сложные запросы, агрегация, оконные функции. Базы данных с постами и упоминаниями не должны пугать
- Понимание специфики соцсетей и медиа: что такое ER, охват, тональность, пул, инфоповод
- Опыт работы с большим количеством данных
- Опыт общения с контрагентами / внешними командами
Будет плюсом
- Опыт в проведении маркетинговых исследований или медиааналитики
- Понимание актуальных трендов, повестки и инсайтов в социальных сетях
- Понимание legal side: что можно парсить, а что нельзя
- Опыт построения дашбордов (Tableau, Redash, Superset)