Аналитика VK — сильное живое сообщество специалистов высокого уровня, которые любят свою работу. Топ-менеджмент компании последовательно придерживается data-driven подхода, поэтому аналитики могут влиять на развитие продукта и принимаемые решения, а не просто поставлять цифры. Мы работаем с продуктовыми командами в партнёрстве: вместе ищем точки роста, формулируем гипотезы и выпускаем продукты, которыми пользуются миллионы людей.

О команде

Core-аналитика — ядро всего департамента аналитики. Мы — универсальные специалисты, которые работают на стыке продуктов и отвечают за верхнеуровневые метрики ВКонтакте и ключевые стратегические инициативы компании.

Наша работа строится в двух направлениях:

- Задачи масштаба всего ВКонтакте. Работаем над тем, что выходит за рамки отдельных продуктов: крупные исследования, верхнеуровневые метрики, разработка методологий и инструментов, которыми потом пользуется весь департамент. Мы одними из первых внедряем в работу новые подходы, в том числе методы машинного обучения

- Стратегические проекты. Когда компания делает ставку на конкретное направление, к нему подключается core-аналитика. Это проектная работа: вместо многолетнего ведения одного продукта вы погружаетесь в стратегически важную задачу, работаете с ней несколько месяцев и доводите до результата

Задачи

- Быстро погружаться в новую область, формулировать метрики и гипотезы, проводить исследования

- Давать рекомендации, на основе которых принимаются решения на уровне всей площадки

- Участвовать в исследованиях и разработках, выходящих за рамки отдельных продуктов

- Создавать портреты аудиторных групп, исходя из описательных и поведенческих характеристик

- Анализировать паттерны потребления

- Работать с большим количеством гипотез и продуктовых метрик

Требования

Мы рассчитываем, что вы:

- Имеете опыт в продуктовой аналитике от двух лет

- Уверенно владеете Python, SQL и BI-инструментами

- Оперативно разбираетесь в новых областях

- Умеете чётко и структурно выражать свои мысли

Будет плюсом

- Опыт применения ML-методов в прикладных задачах

- Опыт работы с AI-инструментами