Продуктовый аналитик

Дата размещения вакансии: 11.08.2026
Работодатель: Банки.ру
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Одесская улица 2кА
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Обязанности:

  • Строить сквозные воронки по продуктовым вертикалям: от источника трафика до целевого действия и повторного возврата.
  • Исследовать клиентские пути, находить точки потерь и предлагать гипотезы по их устранению.
  • Развивать систему продуктовых метрик: ключевая метрика каждой вертикали и её драйверы, карта метрик, единая методология расчётов.
  • Вести AB-тесты полного цикла: дизайн (метрики, MDE, размер выборки, длительность), запуск, мониторинг, анализ и разбор результатов с командой.
  • Выстраивать процесс работы с гипотезами: бэклог и приоритизация, шаблоны дизайна и разбора экспериментов, база знаний.
  • Отвечать за событийную модель: карта событий, ТЗ на разметку, требования к витринам для дата-инженеров, контроль качества данных после релизов.
  • Строить дашборды в Tableau / Superset с мониторингом ключевых метрик и алертами на аномалии; приходить к продакту с конкретными выводами и рекомендациями.

Требования:

  • Опыт в роли продуктового или BI-аналитика от 3 лет.
  • Уверенный SQL: оконные функции, CTE, коррелированные подзапросы, оптимизация на больших объёмах.
  • Python на уровне уверенного пользователя (pandas, numpy).
  • Практический опыт AB-тестирования от дизайна до разбора: мощность и MDE, доверительные интервалы, ошибки I и II рода, выбор критерия и метода оценки.
  • Владение любым мейнстримным BI-инструментом (Tableau, Superset, Power BI, DataLens, Looker) и понимание принципов визуализации данных.
  • Знание продуктовых метрик и методов: воронки, когорты, retention, базовая юнит-экономика.
  • Понимание событийной аналитики на вебе и в приложениях (Яндекс Метрика, AppMetrica, Firebase, AppsFlyer); умение самостоятельно составить ТЗ на разметку.
  • Навык работы с LLM в ежедневных задачах (Claude, GPT, Gemini).

Будет плюсом:

  • Опыт с Claude Code или Codex.
  • Опыт выстраивания процесса экспериментов с нуля или работы с экспериментальной платформой.
  • Опыт с Greenplum или ClickHouse.

Наш стек:

Greenplum, Python, Tableau, Superset, Яндекс Метрика, AppMetrica, AppsFlyer, Firebase, Git, Claude Code / Codex, Jira / Confluence