Аналитик

Дата размещения вакансии: 23.07.2026

Работодатель: Rendez-Vous

Уровень зарплаты:

з/п не указана

Город:

Москва
Дубнинская улица 75А

Требуемый опыт работы:

От 3 до 6 лет

ЧЕМ ВЫ БУДЕТЕ ЗАНИМАТЬСЯ:

Работа с данными

Сквозная аналитика: Проектировать и развивать единую систему сквозной аналитики компании, связывая веб-трафик (Яндекс Метрика), мобильное приложение (AppsFlyer), CRM и транзакционные базы данных.
Инфраструктура и ETL: Работать с витринами данных, ETL-процессами и дата-пайплайнами (Airflow). Собирать, обрабатывать и анализировать данные с использованием SQL и Python.
BI-аналитика: Участвовать во внедрении и развитии BI-инструментов (Power BI, DataLens или аналогов). Разрабатывать, поддерживать дашборды для performance-маркетинга и автоматизировать регулярную отчетность
Качество данных: Контролировать качество, полноту и консистентность данных на всех этапах пайплайна.

Маркетинговая аналитика

Атрибуция и антифрод: Настраивать, тестировать и оптимизировать модели атрибуции (включая многоканальную атрибуцию и когортный LTV). Мониторить качество трафика, выявлять аномалии (клик-спам, боты) и бороться с фродом.
Анализ мобильного приложения: Анализировать воронки внутри приложения на основе сырых данных из AppsFlyer (установки, реатрибуции, in-app события, удаления). Оценивать Retention, ARPU и конверсии по когортам.
Веб-аналитика: Исследовать поведение пользователей на сайте через сырые логи и отчеты Яндекс Метрики (анализ источников, отказов, юзабилити, пути до покупки).

МЫ ОЖИДАЕМ ОТ ВАС:

Технический стек: Уверенное владение SQL (PostgreSQL / ClickHouse) и Python. Опыт работы с Apache Airflow для автоматизации процессов.
Инструменты аналитики: Глубокие знания AppsFlyer и Яндекс Метрики. Опыт работы с BI-системами.
Работа с данными: Уверенный опыт работы с API сторонних систем, чтение технической документации. Умение проектировать таблицы для хранения и сводить данные из разрозненных источников (Raw Data).
Маркетинговая экспертиза: Понимание специфики мобильного и веб-маркетинга, ключевых метрик (LTV, CAC, Retention, ARPU) и принципов работы трекинга (Attribution, Fraud, Deep linking). Опыт анализа эффективности рекламного трафика.

УСЛОВИЯ:

Откликнуться