Мы ищем продуктового аналитика в группу аналитики продукта Облака Mail в VK.

Команда отвечает за развитие аналитики Облака и помогает принимать продуктовые решения на основе данных. Мы работаем на стыке продуктовой аналитики, экспериментов и развития аналитической инфраструктуры.

Ищем сильного специалиста, который хочет влиять на продукт, самостоятельно находить точки роста и участвовать в discovery, а не только выполнять готовые задачи.

Для нас важно сочетание двух компетенций: глубокая техническая экспертиза и самостоятельность в продуктовом анализе. Ты будешь работать не только с готовыми витринами и отчётами, но и разбираться в данных «под капотом», проверять их качество, формулировать аналитические задачи и предлагать собственные подходы к решению продуктовых вопросов.

Задачи

- Развивать продуктовую аналитику Облака Mail: исследовать пользовательское поведение, находить инсайты и определять точки роста ключевых продуктовых и бизнес-метрик

-

Участвовать в discovery-команде полного цикла: от генерации и валидации гипотез до сопровождения реализации продуктовых решений и оценки их эффекта

-

Проводить исследования и находить точки роста: работать над развитием автозагрузки контента, повышением заполняемости пользовательского пространства, ростом вовлечённости и конверсий

-

Проектировать и анализировать A/B-тесты: формировать дизайн экспериментов, контролировать корректность методологии, валидировать результаты и выявлять аномалии

-

Создавать системы отчётности и прогнозные модели: разрабатывать дашборды, драйверные декомпозиции и модели выручки для поддержки продуктовых решений

-

Развивать аналитические инструменты и процессы: автоматизировать рутинные задачи, улучшать качество данных и повышать скорость принятия data-driven решений

Требования

- Уверенное владение SQL и опыт работы с большими объёмами данных

-

Практический опыт проведения A/B-тестов: понимание статистических критериев, расчёт размера выборки, работа с ошибками первого и второго рода, применение теории вероятностей и математической статистики

-

Знание продуктовых метрик: Retention, Churn, ARPU, LTV, Conversion Rate, Sticky Factor и других. Умение интерпретировать метрики и формулировать на их основе аналитические выводы

-

Уверенное владение Python для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy, библиотеки визуализации (Matplotlib, Plotly, Seaborn)

-

Опыт построения дашбордов и визуализации в BI-инструментах. DataLens и Superset будут преимуществом, но рассматриваем и опыт с аналогами

-

Понимание принципов построения витрин, агрегатов и аналитической инфраструктуры

-

Умение работать с сырыми данными, самостоятельно проверять их корректность и оценивать надёжность отчётности

-

Способность самостоятельно формулировать аналитические задачи, задавать уточняющие вопросы и предлагать решения, выходящие за рамки первоначальной постановки

Будет плюсом

- Опыт работы с YTSaurus (YQL)

-

Опыт участия в discovery-процессах и влияния аналитики на продуктовые решения

-

Опыт работы с большими объёмами данных и развитой аналитической инфраструктурой

Мы предлагаем

- Сильное профессиональное окружение: возможность обмениваться опытом с экспертами VK

-

Образовательные ресурсы и сообщества: доступ к внутренним мероприятиям и профессиональным сообществам

-

Гибридный формат работы из Москвы или Санкт-Петербурга

-

Официальное оформление по ТК РФ с первого дня

-

ДМС для сотрудников и их детей с первого месяца работы

-

Компенсацию питания

-

Систему гибких льгот с 14 категориями на выбор

И многое другое, о чем мы расскажем на собеседовании :)