Senior Data Analyst (в DS команде)

Что нужно делать

• Брейнштормить и предлагать гипотезы для улучшения продуктов (и вместе с командой доводить их до теста).
• Общаться с бизнесом: собирать требования, уточнять цели, формулировать критерии успеха и метрики.
• Считать эффект и профит от инициатив: проводить эксперименты, переводить результаты экспериментов в деньги, оценивать ROI, визуализировать метрики и результаты.
• Участвовать в Data Science работе на стыке продукта и данных: проверять метрики, корректность постановки экспериментов, интерпретацию результатов.
• Доводить выводы до решений: презентовать результаты, аргументировать рекомендации, отвечать на вопросы.

Что пригодится

• Опыт на позиции Data Anayst/Product Analyst от 3 лет.
• SQL + Python + Git. Основной стек аналитика, который помогает превращать идеи в данные и анализировать их. Мы предполагаем, что ты уверенно пишешь SQL и умеешь собирать анализ на Python.
• A/B tests + causal impact analysis. Тестирование — один из ключевых этапов. Важно не только понимать базовые принципы, но и уметь углубляться — вплоть до оптимизации дизайна экспериментов.
• Дашборды и BI. После расчетов хочется иметь понятную и красивую картинку, полезную и для нас, и для бизнеса.
• Логика и статистика (и базовый матан). Важен аналитический подход: видеть логические ошибки, аккуратно работать с формулами, понимать, что такое дисперсия и почему она важна для A/B-тестов, и т.д.