Старший продуктовый аналитик (Ответы Mail) в Mail, Москва

Ответы Mail сейчас — платформа типа Q&A board, где пользователи задают вопросы и отвечают. При создании вопроса пользователь задает категорию.

Но всё изменится! Скоро у Ответов будет обновлённое позиционирование, новый дизайн и набор функциональностей. Будет совершенно новая жизнь, к созданию и развитию которой мы предлагаем присоединиться.

Перед нами стоит задача построить масштабируемую аналитику в продукте с нуля, поэтому ищем специалиста, который будет принимать непосредственное участие в запуске и развитии нового продукта с большими амбициями на российском рынке.

А после запуска вести аналитический проект с начала до конца: от проработки идеи до запуска новых функций, проведения экспериментов и дальнейшего аналитического сопровождения.

Задачи

• Задавать вектор развития продукта. У нас много идей и гипотез, но без подтверждения на данных мы не готовы их внедрять. Вам предстоит оценивать эффект при помощи АБ-тестов и других техник. При этом на текущем этапе развития продукта большой простор для аналитических исследований, в том числе с применением алгоритмов машинного обучения.
• Подружить продукт с рекомендациями. Мы хотим сделать продукт максимально персонализированным, а для этого нам нужен эксперт, который понимает, какие данные нужны для работы рекомендательных систем, а также знает, как оценивать качество их работы.
• Создать систему отчетности для продукта, которым пользуются десятки миллионов людей. Вы будете отвечать за построение системы метрик в продукте, а также строить и автоматизировать дашборды, чтобы важные метрики были всегда доступны коллегам.

Требования

• Опыт в области продуктовой аналитики не менее трёх лет;
• уверенное владение SQL;
• Python на уровне обработки и анализа данных (Pandas, SciPy, NumPy, Matplotlib/Plotly/Seaborn);
• опыт проведения A/B-тестов от формулирования гипотезы до интерпретации результатов;
• понимание основ математической статистики и теории вероятностей;
• опыт визуализации (Tableau, Redash, Superset, etc.);
• понимание и применение основных метрик интернет-продуктов (Retention, Churn, Sticky Factor, ARPPU, LTV, etc.);
• опыт выбора и декомпозирования продуктовых метрик;
• умение отличать хорошие метрики от плохих;
• готовность не только писать код, но и договариваться с коллегами, а также вести большие аналитические проекты.