data analyst продуктовых решений

HireHi; United States; Remote; USD 90,000 - 130,000; Full time

Benefits offered by this job

Гибкий график

Корпоративная техника

Медицинская страховка

Бюджет на спорт

Дополнительное медицинское покрытие

Оплачиваемые дни отдыха

Участие в конференциях и обучении

Job summary

HireHi ищет аналитика, который поможет командам принимать продуктовые решения на основе исследований, метрик и анализа данных. В компании развивают продукты для международных рынков в сфере развлечений.

Ключевые задачи: разрабатывать метрики, проводить A/B тесты, формулировать гипотезы и презентовать результаты заказчикам. Требуется глубокий SQL, Python и опыт работы с BI-инструментами.

Qualifications

• Уверенно работать со сложными запросами SQL и большими объёмами данных
• Владеть Python для анализа данных, включая Pandas, NumPy и SciPy
• Знать статистику, статистические тесты, корреляционный и регрессионный анализ
• Иметь практический опыт проведения и анализа A/B-тестов
• Иметь опыт продуктовых исследований и проверки гипотез
• Уметь выяснять причины изменений показателей и интерпретировать данные
• Иметь опыт работы с веб- или мобильной аналитикой
• Иметь опыт работы с BI-инструментами, например Tableau или Power BI
• Иметь опыт работы со Spark и Iceberg
• Свободно говорить по-русски
• Будет плюсом: dbt, Airflow, Data Lake/Data Mesh

Responsibilities

• Развивать систему продуктовых и бизнес-метрик, определять логику их расчёта и следить за качеством данных
• Разбираться в задачах без чёткого аналитического запроса, уточнять проблему, выбирать методологию и планировать исследование
• Проводить A/B-тесты, оценивать целесообразность экспериментов и анализировать результаты
• Проводить продуктовые исследования, формулировать и проверять гипотезы
• Анализировать большие массивы данных с помощью SQL и Python
• Выяснять причины изменений метрик и формулировать выводы для бизнеса и продуктовой команды
• Презентовать результаты исследований и обсуждать их с заказчиками
• Работать с Data Engineers над ETL-процессами и подготовкой данных
• Создавать витрины и дашборды в Tableau
• Самостоятельно вести аналитические задачи: разбирать неопределённые постановки, декомпозировать проблемы и объяснять результаты коллегам

Skills

SQL

Python

Статистика

A/B тесты

Продуктовые исследования

Веб-аналитика

BI инструменты

Spark

Tableau

Power BI

Tools

Tableau

Power BI

Spark

Iceberg

dbt

Airflow

Job description

Описание

Аналитик помогает командам принимать продуктовые решения на основе исследований, метрик и анализа данных. Компания развивает продукты для международных рынков в сфере развлечений.

Задачи

• Развивать систему продуктовых и бизнес-метрик, определять логику их расчёта и следить за качеством данных
• Разбираться в задачах без чёткого аналитического запроса, уточнять проблему, выбирать методологию и планировать исследование
• Проводить A/B-тесты, оценивать целесообразность экспериментов и анализировать результаты
• Проводить продуктовые исследования, формулировать и проверять гипотезы
• Анализировать большие массивы данных с помощью SQL и Python
• Выяснять причины изменений метрик и формулировать выводы для бизнеса и продуктовой команды
• Презентовать результаты исследований и обсуждать их с заказчиками
• Работать с Data Engineers над ETL-процессами и подготовкой данных
• Создавать витрины и дашборды в Tableau
• Самостоятельно вести аналитические задачи: разбирать неопределённые постановки, декомпозировать проблемы и объяснять результаты коллегам

Требования

• Уверенно работать со сложными запросами SQL и большими объёмами данных
• Владеть Python для анализа данных, включая Pandas, NumPy и SciPy
• Знать статистику, статистические тесты, корреляционный и регрессионный анализ
• Иметь практический опыт проведения и анализа A/B-тестов
• Иметь опыт продуктовых исследований и проверки гипотез
• Уметь выяснять причины изменений показателей и интерпретировать данные
• Иметь опыт работы с веб- или мобильной аналитикой
• Иметь опыт работы с BI-инструментами, например Tableau или Power BI
• Иметь опыт работы со Spark и Iceberg
• Свободно говорить по-русски
• Будет плюсом: опыт работы с dbt, понимание Airflow и DAG, принципов Data Lake и подходов Data Mesh

Условия

• Гибкое начало рабочего дня
• Корпоративная техника
• Испытательный срок — 3 месяца
• После испытательного срока доступны медицинская страховка, бюджет на спорт, языки и дополнительное медицинское покрытие, дополнительные оплачиваемые дни отдыха
• Внутренние технические встречи, тренинги, возможность участвовать в профессиональных конференциях и обучении
• Для кандидатов на Senior-уровень после основных технических этапов предусмотрен дополнительный аналитический кейс