Data analyst

Международная iGaming компания, разрабатывающая надёжные и актуальные IT-решения для B2C и B2B сегментов, находится в поисках Data Analyst, который будет проводить исследования, помогать развивать продукт и находить оптимальные решения для улучшения ключевых метрик.

О нашей компании:

IT-платформа в сфере гемблинга, работающая с ведущими провайдерами онлайн-казино и предоставляющая услуги клиентам по всему миру.

С 2022 года компания трансформируется в продуктовую, создав сильную команду аналитики (10+ человек).
Команда состоит из Data-аналитиков, Product-аналитиков, BI - аналитиков, ML-специалистов и Data-инженеров

Чем предстоит заниматься:

• Анализировать поведение пользователей: строить воронки, рассчитывать пользовательские метрики, исследовать пользовательский путь, выявлять узкие места и генерировать гипотезы для улучшения метрик продукта.

• Дизайнить и проводить A/B-тесты для проверки гипотез и оценки влияния изменений.

• Искать точки роста продукта и находить инсайты в данных, способствующие росту ключевых показателей.

• Автоматизировать отчетность, готовить ad-hoc аналитику для стейкхолдеров.

• Придумывать нестандартные методы и подходы для оценки влияния новых фичей на ключевые метрики продукта.

• Участвовать в разработке подходов к анализу внедряемых алгоритмов машинного обучения совместно с командой ML.

С кем предстоит взаимодействовать:

1. Руководители команды аналитики, которые помогут выстроить приоритеты и направления работы.

2. Внутренние дата-инженеры для реализации сложных аналитических задач.

3. ML-команда - совместная работа над развитием предиктивных моделей.

4. Продуктовые менеджеры и маркетологи, которые являются основными стейкхолдерами аналитических исследований.

Требуемая квалификация:

• Владение SQL и умение писать сложные запросы.

• Опыт работы с Python для анализа данных.

• Знание статистических методов: проверка гипотез, построение прогнозов.

• Опыт проведения и анализа как классических, так и синтетических АБ-тестов,

• Навыки решения задач в условиях ограниченных данных и анализа сложных кейсов.

• Опыт работы с инструментами визуализации данных (Tableau).

• Развитые коммуникативные навыки: умение презентовать результаты и объяснять сложные концепции.

• Аналитический склад ума, умение работать в команде и проактивность.

Будет преимуществом:

• Знания в области машинного обучения и прогнозирования временных рядов

• Опыт внедрения подхода “data-as-a-service”: создание метрик, моделей и аналитических инструментов для data-driven решений.

• Знание Google Analytics, Firebase, BigQuery, Airflow или Clickhouse.