Продуктовый аналитик в VK Музыка

VK Музыка — стриминговый сервис, который объединил музыкальную платформу ВКонтакте и отдельное приложение VK Музыка. Миллионы пользователей слушают здесь любимые песни, а тысячи артистов находят свою аудиторию.
Мы разрабатываем, улучшаем и поддерживаем один из крупнейших сервисов в России: выпускаем приложения для iOS и Android, открываем новые имена и собираем лучшую музыку. А ещё — обучаем наши рекомендательные системы, чтобы пользователи находили треки по своим интересам, а музыканты — больше преданных слушателей.
Всё это делает крутая команда, которая придумывает и создаёт новые фичи, пишет тексты, код, рисует дизайн и доводит результат до продакшена.
VK Музыка — это десятки миллионов треков, сотни миллионов плейлистов, миллионы пользователей и сотня тысяч PRS, сотни серверов, миллиард событий ежедневно.

Задачи

• Собирать, обрабатывать и анализировать данные из разных источников;
• проверять качество данных, проводить оценку корректности полученных результатов;
• заниматься аналитическими исследованиями, искать точки роста продукта;
• проводить анализ ключевых метрик бизнеса, воронок продаж, пользовательских путей, маркетинговых кампаний;
• участвовать в построении сквозной аналитики экосистемы;
• помогать с дизайном и оценкой A/B-тестов;
• поддерживать и развивать существующие модели данных, составлять описание и тестирование новых событий и таблиц;
• автоматизировать аналитические процессы на Рython;
• строить дашборды, готовить отчётности.

Требования

• Опыт работы в области продуктовой аналитики сайтов и мобильных приложений от трёх лет;
• знание ключевых продуктовых и маркетинговых метрик современных B2C- и B2B-сервисов, умение предлагать новые метрики для решения задач;
• понимание подписочной модели продаж, методов оценки эффективности рекламных акций;
• уверенное владение SQL (ClickHouse на уровне оптимизации сложных запросов);
• опыт обработки и анализа данных на Python (знание Pandas, NumPy, Statsmodels, SciPy);
• опыт визуализации в BI-инструментах;
• навык проведения A/B-экспериментов (генерация гипотез, дизайн и подведение итогов теста);
• умение работать с распределёнными системами построения потоков данных: Apache Kafka, Apache Airflow;
• готовность объяснять сложные вещи простыми словами и презентовать результаты своих исследований.

Будет плюсом

• Знакомство с подписочной моделью.