Вакансия: Старший продуктовый аналитик (Ответы Mail)
Зарплата: руб.
Форма занятости: Полная занятость
Метод работы: Режим гибкого рабочего времени
Задачи: Ответы Mail сейчас — платформа типа Q&A board, где пользователи задают вопросы и отвечают. При создании вопроса пользователь задает категорию. Но всё изменится! Скоро у Ответов будет обновлённое позиционирование, новый дизайн и набор функциональностей. Будет совершенно новая жизнь, к созданию и развитию которой мы предлагаем присоединиться. Перед нами стоит задача построить масштабируемую аналитику в продукте с нуля, поэтому ищем специалиста, который будет принимать непосредственное участие в запуске и развитии нового продукта с большими амбициями на российском рынке. А после запуска вести аналитический проект с начала до конца: от проработки идеи до запуска новых функций, проведения экспериментов и дальнейшего аналитического сопровождения. Задачи: Задавать вектор развития продукта. У нас много идей и гипотез, но без подтверждения на данных мы не готовы их внедрять. Вам предстоит оценивать эффект при помощи АБ-тестов и других техник. При этом на текущем этапе развития продукта большой простор для аналитических исследований, в том числе с применением алгоритмов машинного обучения. Подружить продукт с рекомендациями. Мы хотим сделать продукт максимально персонализированным, а для этого нам нужен эксперт, который понимает, какие данные нужны для работы рекомендательных систем, а также знает, как оценивать качество их работы. Создать систему отчетности для продукта, которым пользуются десятки миллионов людей. Вы будете отвечать за построение системы метрик в продукте, а также строить и автоматизировать дашборды, чтобы важные метрики были всегда доступны коллегам. Требования: Опыт в области продуктовой аналитики не менее трёх лет; уверенное владение SQL; Python на уровне обработки и анализа данных (Pandas, SciPy, NumPy, Matplotlib/Plotly/Seaborn); опыт проведения A/B-тестов от формулирования гипотезы до интерпретации результатов; понимание основ математической статистики и теории вероятностей; опыт визуализации (Tableau, Redash, Superset, etc.); понимание и применение основных метрик интернет-продуктов (Retention, Churn, Sticky Factor, ARPPU, LTV, etc.); опыт выбора и декомпозирования продуктовых метрик; умение отличать хорошие метрики от плохих; готовность не только писать код, но и договариваться с коллегами, а также вести большие аналитические проекты.
Образование:
Не указано
