Продуктовый аналитик в Облако, Москва

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

• 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