Продуктовый аналитик T&S в MAX, Москва

Мы разрабатываем крупнейший мессенджер в России, чтобы соединять людей, сервисы и компании. Создаём простые и удобные инструменты коммуникации.

Задачи

• Анализ пользовательского поведения и выявление паттернов злоупотреблений в мессенджере: спам, мошенничество, токсичность, боты, массовые рассылки, фейковые аккаунты
• Построение и сопровождение продуктовых метрик Trust & Safety
• Разработка аналитики для оценки эффективности механизмов
• Формирование гипотез по снижению abuse и улучшению пользовательского доверия к платформе
• Проведение A/B-тестов safety-фич и оценка их влияния на продуктовые и бизнес-метрики
• Построение дашбордов и мониторинга: anomaly detection, alerting, quality metrics
• Исследование impact safety-решений на retention, engagement и growth-метрики
• Подготовка аналитических отчётов и презентация выводов для product/team leads
• Участие в приоритизации roadmap стрима Trust & Safety
• Поддержка data-informed подхода при принятии продуктовых решений
• Анализ инцидентов и проведение post-mortem исследований по abuse-кейсам
• Выстраивание системы раннего обнаружения аномалий и рисков

Требования

• Опыт работы продуктовым аналитиком от трёх лет, желательно в B2C-продуктах с высокой MAU/DAU
• Опыт работы с направлениями Trust & Safety, антифродом, модерацией, abuse prevention, risk management или security analytics будет преимуществом
• Уверенное владение SQL (сложные запросы, оконные функции, оптимизация)
• Опыт работы с Python/R для анализа данных и построения моделей/исследований
• Понимание продуктовых метрик и навыки построения системы KPI для safety-направлений: spam rate, abuse reports, false positive / false negative, user trust metrics, retention impacted users, moderation SLA и другое
• Опыт проведения A/B-тестов и оценки качества антиспам/антифрод-механик
• Умение работать с большими объёмами событийных данных и логов
• Навыки визуализации данных (Tableau, Power BI, Superset, DataLens и другое)
• Понимание принципов ML-моделей, scoring systems и работы recommendation/risk engines
• Опыт взаимодействия с продуктовой командой, ML-инженерами, backend-разработчиками, модерацией, технической аналитикой
• Сильные аналитические и коммуникационные навыки: умение формулировать выводы и защищать решения на основе данных