Data Analyst

Мы строим аналитику, которая позволит:

Повышать эффективность активации — отслеживать воронку и находить точки роста конверсии на каждом этапе.
Адаптировать стратегии онбординга под особенности разных клиентских сегментов — персонализировать сценарии вовлечения.
Развивать клиентов до состояния активных пользователей — выявлять поведенческие шаблоны, прогнозировать потребности и предлагать релевантные решения в нужный момент.

Если вам интересно влияние аналитики на бизнес и хочется работать в динамичной среде – присоединяйтесь!

Обязанности:

• Развивать аналитику процесса активации новых клиентов компании;
• Структурировать и разрабатывать метрики эффективности активации клиентов;
• Генерировать гипотезы по повышению конверсии на разных этапах воронки и проверять их;
• Сопровождать принятие решений на основе данных;
• Учиться новому и делиться знаниями с коллегами.
  Контекст:
  В работе мы используем ClickHouse, PostgreSQL, Python, Tableau.

Требования:

• Высшее образование;
• Уверенное знание математики и статистики;
• Опыт работы не менее 2 лет продуктовым аналитиком;
• Умение видеть за числами смысл;
• Опыт проведения A/B тестирования;
• Уверенное владение SQL, Python;
• Опыт работы с Tableau;
• Опыт работы с ClickHouse будет плюсом.

Условия:

• График работы 5/2 с 9:30 до 18:00;

• Комфортный офис в центре (м. Проспект Мира);

• Доступ к современным AI-инструментам;

• Комплексную поддержку здоровья: ДМС, включая стоматологию, телемедицину, чекапы; страхование жизни, страхование за рубежом, корпоративные тарифы для близких;

• Скидки и предложения для сотрудников;

• Насыщенную корпоративную жизнь.

Ищем Data Analyst уровня Middle / Senior, который умеет самостоятельно работать со сложными данными DWH, глубоко понимает логику их формирования и переводит бизнес-задачи в понятные требования к данным и аналитическим витринам.

Чем предстоит заниматься

• Проводить глубокий анализ данных, находить закономерности, аномалии и проблемы качества.
• Писать сложные SQL-запросы и строить аналитические выборки и витрины.
• Работать с DWH и Data Lake как потребитель данных.
• Разбираться в ETL/DAG и lineage, понимать логику трансформаций и взаимодействовать с Data Engineer.
• Формулировать требования к витринам и данным, участвовать в приёмке результатов.
• Контролировать качество данных и участвовать в развитии Data Governance.
• Для Senior — задавать стандарты аналитики, методологии и качества данных, проводить code review и менторить коллег.

Что важно

• Уверенный SQL: CTE, оконные функции, сложные запросы и базовая оптимизация.
• Опыт работы с DWH и распределёнными СУБД: Greenplum, ClickHouse, Vertica и/или аналогами.
• Понимание моделирования данных: факты, измерения, SCD, star/snowflake.
• Понимание слоёв DWH: staging → core → витрины.
• Умение читать ETL-код и Airflow DAG без необходимости самостоятельно разрабатывать пайплайны.
• Python (Pandas) — для анализа и автоматизации.
• Git — уверенная работа с репозиториями и версионированием.
• Понимание принципов Data Quality, Data Governance и lineage.

Будет плюсом

Опыт в финтехе или банкинге: платежи и транзакции, кредиты, расчёты и сверки, риск-метрики, AML/KYC, антифрод.

Для Senior дополнительно

Ожидаем системное мышление, самостоятельность в принятии решений, опыт проектирования аналитических витрин на уровне требований, развитые навыки наставничества и способность задавать единые стандарты аналитики и качества данных.