Продуктовый аналитик

На данной позиции ты будешь строить аналитические витрины по блоку потерь Ozon. Возьмешь под контроль каждый рубль: от движения товара до компенсаций селлерам и удержаний с исполнителей включая курьеров и ПВЗ. Будешь автоматизировать сбор данных в витринах и строить BI-дашборды для принятия решений.

Вам предстоит:

• Обеспечение закрытия финансовой отчётности;
• Подготовка, запуск и актуализация скриптов (Jupyter, Pandas);
• Сборка витрин (Vertica SQL), сверка и анализ большого объёма данных;
• Построение и автоматизация отчётности;
• Построение BI дашбордов для бизнеса (Superset);
• Работа в связке с командами продукта и аналитики;
• Презентация результатов анализа для руководства.

Мы ожидаем:

• Опыт работы аналитиком в e-commerce, ритейле, телекоме или финтехе от 2 лет;

• Продвинутый SQL : сложные JOIN, оконные функции, оптимизация запросов;

• Уверенный Python для анализа данных (pandas);
• Уверенный пользователь Excel;
• Опыт работы с BI-инструментами (желательно);
• Аналитическое мышление, умение четко формулировать, структурировать и доносить информацию, ответственность за результат.

Международная распределённая команда, больше 50 человек. Работаем в сфере сетевых интернет-технологий: подписочная модель, сотни тысяч пользователей в десятках стран, часть кода открыта.

Про инфраструктуру честно: она складывалась по мере необходимости. Единой модели данных, документации и понятного source of truth пока нет; Matomo и Superset используются, часть данных живёт в отдельных источниках. Поэтому первая задача — провести аудит и спроектировать систему, на которую дальше можно опираться.

Ищем человека, который возьмёт аналитику на себя как функцию.

Обязанности:

• ​​​Провести ревью текущего состояния: где пробелы, что считается неверно, какие работы нужны и в каком порядке.

• Описать сбор данных и довести до внедрения: схема событий, параметры, правила валидации, конфигурация Matomo. Это техническое задание для разработчиков, включая приёмку результата.

• Собрать сквозную воронку установка → активация → оплата → продление так, чтобы цифры сходились между источниками, и выстроить воспроизводимый расчёт unit-экономики по доступным каналам, гео и платформам — вместе с пониманием того, что мы вообще можем достоверно атрибутировать, а что нет.

• Перевести Superset в управляемое состояние: слой витрин, зафиксированные определения метрик, понятная актуальность данных, алерты на аномалии.

• Автоматизировать ручное: выгрузки, сверки, регулярные отчёты.

• Выстроить процессы: ключевые метрики, регулярный разбор, проверка гипотез, процесс экспериментов с нуля.

• Работать с текущим аналитиком — ставить задачи, ревьюить. Дальше оценить, сколько людей нужно функции, и участвовать в подборе.

• Уверенный SQL: оконные функции, когорты, воронки, понимание, почему запрос тормозит.

• Python для обработки данных и автоматизации.

• Проектирование данных с нуля: схема событий, модель данных, а не работа с готовыми витринами.

• Опыт написания технических спецификаций для разработки.

• Инженерные привычки: код в репозитории, версионирование, тесты на данные.

• Подписочные метрики: retention, churn, когорты, атрибуция, LTV.

• Автономность. Задачи приходят как проблема, а не как ТЗ.

Будет плюсом: ​​​​​​​Matomo, Superset, dbt, опыт экспериментов, английский. Инструменты — если чего-то из списка нет, но есть база и инженерные привычки, откликайтесь.

• Полный удаленный режим, гибкость по часовым поясам.

• Полностью оплачиваемый отпуск и оплачиваемые больничные.

• Сейчас работаем на Matomo и Superset. Видите, что задача требует другого инструмента, — приходите с аргументами, мы готовы менять стек.

• Формат оформления обсуждаем.

• Вознаграждение обсуждаем на собеседовании: ориентируемся на рынок и квалификацию.

• Небольшая распределённая команда, минимум бюрократии. У вас будет реальная автономия в том, как выстраивать функцию: от приоритетов и стандартов до инструментов и развития команды.

Отклик: в сопроводительном письме расскажите, с какими данными работали и что построили сами, от сбора до дашборда.

RUSSPASS – новая цифровая платформа для туристов, помогающая открывать незнакомые места и путешествовать удобно и легко. Мы стремимся создать уникальный пользовательский опыт – положительные эмоции и яркие впечатления. С RUSSPASS будет просто узнавать самые неизведанные уголки страны, быстро планировать сложные поездки, чувствовать себя безопасно и уверенно. RUSSPASS будет знать о России то, чего не знают другие сайты и приложения.

Наша миссия

Создать крупнейший в России туристический сервис, объединяющий миллионы российских и иностранных пользователей, а также тысячи компаний и предпринимателей.

Наше видение

В нашей стране много удивительных и красивых мест, про которые мало кто знает. Мы хотим заново изобрести путешествия по России, сделав их максимально доступными и удобными.

Обязанности:

• Готовить выгрузки и выборки данных под задачи бизнеса и продуктовых команд

• Разрабатывать и поддерживать дашборды в BI-системе (Apache Superset)

• Проводить исследовательский анализ данных: искать причины изменений ключевых метрик и формулировать выводы

• Строить и анализировать пользовательские воронки, определять точки потерь и зоны роста конверсии

• Анализировать продуктовые метрики: конверсия, retention, активность (MAU/WAU/DAU), ARPU/ARPPU, средний чек, эффективность каналов привлечения

• Проводить сегментный анализ пользователей, продуктов и сценариев

• Оценивать результаты A/B-тестов и продуктовых изменений

• Выявлять аномалии и расхождения в данных, взаимодействовать с командой разработки для устранения проблем

• Участвовать в развитии системы аналитики: предлагать новые метрики и требования к витринам данных.

Требования:

• Опыт работы дата-аналитиком или продуктовым аналитиком от 1 года

• SQL: сложные выборки, JOIN, CTE, оконные функции, оптимизация запросов. Опыт с PostgreSQL и/или ClickHouse

• Python (pandas, numpy): обработка и очистка данных, исследовательский анализ, автоматизация расчётов

• Опыт работы с BI-системами (в нашем стеке — Apache Superset)

• Понимание A/B-тестирования: постановка гипотез, выбор метрик, интерпретация статистической значимости

• Умение самостоятельно проводить исследование: от вопроса до готовых рекомендаций

• Навык сегментации аудитории и анализа поведения разных групп

• Умение понятно представлять результаты как техническим специалистам, так и бизнес-заказчикам

Будет плюсом:

• Опыт с Tableau Desktop и Tableau Prep Builder

• Работа с Dremio

• Знание систем веб-аналитики (Яндекс.Метрика, PostHog, Amplitude)

• Анализ маркетинговых каналов и атрибуции

• Понимание DWH, ETL/ELT, работа с витринами данных

• Опыт работы с продуктами, имеющими большое количество сценариев и сегментов.

• Возможность создавать цифровые сервисы для миллионов людей, формирующие образ отрасли и страны
• Официальное оформление
• Гибридный формат работы
• Соблюдаем work-life balance
• Мы всегда готовы помочь, в нашей команде открытые и честные отношения
• Лотереи для сотрудников с подарками от партнеров
• Бесплатное изучение английского языка в офисе
• Возможность прохождения курсов на платформе Яндекс.Практикум
• Офис в шаговой доступности от метро "Белорусская"