Аналитик данных, Рекомендательные продукты

Привет! Это команда рекомендательных продуктов маркетплейса

Мы ищем аналитика данных, готового присоединиться к нашей команде. Эта роль находится на стыке продуктовой аналитики, ML и бизнеса: мы ожидаем, что человек сможет не только качественно анализировать данные, но и помогать команде принимать решения о развитии рекомендательных систем на основе метрик, экспериментов и понимания бизнес-эффекта.

Наш стек: Python, Spark, ClickHouse, Airflow, Hadoop, Grafana, Superset.

Вы будете:

• Развивать аналитический контур рекомендательных продуктов маркетплейса: находить точки роста, формулировать и приоритизировать продуктовые гипотезы.

• Проектировать и анализировать A/B-тесты для оценки влияния изменений в рекомендациях на пользовательский опыт и бизнес-метрики.

• Работать с ключевыми продуктовыми и денежными метриками, включая GMV, ADREV, CTR, конверсии и другие показатели эффективности.

• Строить и улучшать систему метрик для оценки рекомендательных сценариев, качества продукта и бизнес-эффекта изменений.

• Анализировать поведение пользователей и влияние алгоритмических изменений в тесной связке с ML-, product- и engineering-командами.

• Разрабатывать аналитические витрины, дашборды и мониторинги в Grafana / Superset.

• Работать с аналитической инфраструктурой команды: Spark, ClickHouse, Airflow.

• Подготавливать выводы и рекомендации для продуктовых и технических команд, помогать принимать решения на основе данных.

Нам важно:

• Уверенное владение Python для аналитики

• Отличное знание SQL

• Опыт работы с большими объёмами данных (Hadoop / Spark)

• Сильная база по математической статистике и теории вероятностей

• Практический опыт проведения и интерпретации A/B-тестов

• Понимание принципов продуктовой аналитики и умение связывать пользовательские метрики с бизнес-результатом

• Умение самостоятельно декомпозировать задачу, выбирать корректный способ анализа и ясно формулировать выводы

• Интерес к ML и готовность глубоко погружаться в специфику рекомендательных систем

Будет плюсом:

• Опыт аналитики рекомендательных систем, поиска, рекламы или других ML-driven продуктов

• Опыт работы с ClickHouse и Airflow

• Опыт построения дашбордов и мониторингов в Grafana / Superset

• Опыт проектирования метрик и оценки качества моделей / алгоритмических систем

• Понимание особенностей анализа e-commerce-продуктов и маркетплейсов.

Мы предлагаем:

• Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce.

• Свободу действий в принятии решений.

• Достойный уровень заработной платы.

• Профессиональную команду, которой мы гордимся.

• Возможность развиваться вместе с нашим бизнесом.