Senior Data Analyst
At Adapty, we make it easy for mobile apps to manage in-app purchases and paywalls. We power 20K+ apps, process $2B+ in subscriptions every year, and have been growing fast for the last four years. Our mission is simple: make apps rich.
adapty · На сервисе с: 01.09.26 14:11
At Adapty, we make it easy for mobile apps to manage in-app purchases and paywalls. We power 20K+ apps, process $2B+ in subscriptions every year, and have been growing fast for the last four years. Our mission is simple: make apps rich.
We are a team of 210+ passionate, product-driven people who love solving big challenges. Backed by top investors like 500 Startups and Surface Ventures, we are building one of mobile’s fastest-growing SaaS companies and aiming for number one worldwide.
Why This Role Matters
Adapty’s Revenue team is scaling across SDR, Account Executive, Customer Success, and Professional Services. The data that explains how it is doing sits in CRM, billing, invoices, product usage, and marketing tools – and none of it is connected.
This role owns that end to end: pull the data in, model it, and turn it into dashboards and answers. Roughly half the job is engineering – pipelines, dbt models, automation – and half is analysis for the people who run Revenue and Marketing. The backlog is already deep, so the impact starts in week one.
What You’ll Do
Build and own the pipelines that bring CRM, billing, invoice, product usage, and marketing data together — Airflow, dbt, n8n, Python.
Model that data into clean, documented, tested layers other people can build on.
Build the dashboards Revenue actually runs on in Metabase: pipeline, quota attainment, new revenue, churn, contraction, expansion, NRR/GRR, customer health.
Connect marketing to revenue: channel and event ROI, CAC, LTV, payback, funnel conversion.
Own data quality: monitoring, tests, and alerts that catch problems before leadership does.
Explain why revenue moved — product, region, segment, channel, billing logic, customer behaviour — not just that it moved.
Build forecasting and risk models: revenue forecast, churn and contraction risk, NRR forecast.
About You
You have built ETL pipelines yourself and kept them running in production – Airflow, dbt, n8n or equivalents.
Excellent SQL (PostgreSQL, ClickHouse) and strong Python for automation and analysis.
You are comfortable in a BI tool, ideally Metabase, and you build dashboards people actually use.
You know SaaS revenue metrics well: MRR, ARR, NRR, GRR, churn, contraction, expansion, pipeline, quota attainment, cohorts.
You know marketing metrics too: CAC, LTV, payback, channel and event ROI, attribution, funnel conversion.
You understand how SDR, AE, and CS work and how that shows up in revenue.
High ownership: you take a vague business question, clarify it, build the thing, explain the result, and say what to do next.
Nice to have
HubSpot data and HubSpot reporting logic.
Subscription, billing, invoice, or usage-based revenue data.
Churn prediction, customer health scores, or forecasting models that shipped and got used.
Marketing attribution across paid, organic, and events.
BI migration, dashboard governance, and aligning metric definitions across teams.
What’s in it for you
Strong product with industry-best metrics. Adapty is among the top 5% fastest-growing SaaS companies.
Exceptional compensation directly tied to your results.
Direct communication and ownership. No bureaucracy, no politics, just impact.
Flexible remote work. Join us from anywhere or work onsite in our Belgrade or London offices.
Professional support. Language learning, sports, health insurance, laptop coverage, and more.
Похожие вакансии Аналитика данных
Основные задачи:
-
Анализировать источники данных: ERP-системы, API, базы данных, файлы, event-шины и Kafka;
-
Выявлять и формализовывать требования внутренних и внешних заказчиков к данным и аналитике;
-
Участвовать в проектировании аналитических витрин и моделей данных;
-
Описывать состав показателей, правила расчёта, связи между сущностями и требования к качеству данных;
-
Готовить SQL-прототипы, выборки и технические задания для команд Data Engineering;
-
Выполнять профилирование данных и анализ расхождений между источниками;
-
Участвовать в проверке полноты, актуальности, непротиворечивости и корректности данных;
-
Принимать участие в тестировании и валидации витрин, пайплайнов и интеграций;
-
Анализировать результаты обработки данных в Spark, Starrocks, Trino или аналогичных SQL-движках;
-
Поддерживать документацию по источникам, моделям, витринам и правилам трансформации;
-
Взаимодействовать с заказчиками, аналитиками, разработчиками, инженерами данных и архитекторами.
Обязательные требования:
-
Опыт работы дата-аналитиком, DWH-аналитиком, системным аналитиком или аналитиком витрин данных;
-
Уверенное знание SQL;
-
Опыт анализа данных из нескольких источников;
-
Понимание принципов построения DWH, Data Lake или Lakehouse;
-
Опыт работы с Apache Iceberg, Parquet и объектными S3-хранилищами;
-
Опыт работы с Apache Spark, Spark SQL или PySpark;
-
Знание Python для анализа и автоматизации;
-
Понимание слоёв данных, витрин, агрегатов и ETL/ELT-процессов;
-
Опыт подготовки требований, спецификаций или технических заданий;
-
Умение описывать правила расчёта показателей и преобразования данных;
-
Опыт профилирования и проверки качества данных;
-
Понимание принципов работы пакетных и потоковых загрузок;
-
Умение взаимодействовать с бизнес-заказчиками и техническими командами.
Будет преимуществом:
-
Опыт работы в банках, страховых, инвестиционных или других финансовых компаниях;
-
Опыт работы с Impala, Trino, Hive, Greenplum или аналогичными движками;
-
Опыт работы с API, event-шинами и потоковыми данными;
-
Опыт работы с Kubernetes на уровне понимания среды исполнения;
-
Знание инструментов визуализации данных;
-
Опыт работы с Data Quality, Data Governance или Data Catalog.
МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
- Полную занятость, график работы 5/2. Гибкое начало рабочего дня.
- Гибридный формат работы (не менее 1-го дня в неделю из офиса, 4 дня дистанционно) для городов: Москва, Санкт-Петербург, Ярославль, Чебоксары, Воронеж, Самара, Пермь, Уфа.
- Оформление по ТК РФ, бессрочный трудовой договор.
-
Product Analyst Wooppay
Местоположение: Караганда
Формат работы: Гибрид
Опубликована: ••••••••
Требования:
• Опыт с SQL и продуктовой аналитикой
• Python (pandas/numpy)
• Понимание unit-экономики и финтех-метрик
Контакт: ••••••••
•••••••• опубликована в ••••••••
Обязанности:
- Организация сбора и хранения структурированных и неструктурированных данных
- Обработка «сырых» данных: биллинг, отчеты из систем бронирования, логи платформы
- Гармонизация данных и преобразование в полезную информацию для последующего анализа
- Аналитика маршрутных направлений на пассажирском транспорте: жд, авиа, автобусных перевозках
- Аналитика цен на билеты на заданных маршрутных направлениях на пассажирском транспорте: жд, авиа, автобусных перевозках
- Формирование портрета пассажира и оценка его изменения
- Разработка гипотез о взаимосвязях и их проверка
- Анализ воздействия вносимых изменений на показатели продаж
- Предоставление аналитических выводов и предложений на основе полученной информации
- Развитие и сопровождение периодической аналитической отчетности и типовых отчетов по запросам
- Знание SQL, Python
- Значительные аналитические способности
- Глубокие знания математики и статистики
- Опыт работы с базами данных, большими объемами информации
- Опыт работы с Apache Superset
- Отличные навыки презентации, способность излагать свои результаты анализа в понятном виде для менеджмента
- Высокая организованность, скрупулезность, внимательность к деталям
- Быстрая обучаемость и готовность постоянно повышать уровень конечного аналитического продукта
- Оптимизация алгоритмов обработки данных
- Оптимизация SQL запросов
- Работа в аккредитованной IT-компании, входящей в состав Холдинга РЖД
- Оформление, отпуска, больничные по ТК, стабильный, полностью официальный доход
- График работы: 5/2, 8-ми часовой рабочий день (работа в офисе)
- ДМС, включая стоматологию
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.