phygital+

Product Analyst

Мы - Phygital+ . AI-платформа для креативных и дизайн-команд. Помогаем крупным компаниям ускорять создание визуального контента с помощью нейросетей, сохраняя качество и контроль.

phygital+ · На сервисе с: 01.09.26 18:06

Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Привет A-player!

Мы - Phygital+. AI-платформа для креативных и дизайн-команд. Помогаем крупным компаниям ускорять создание визуального контента с помощью нейросетей, сохраняя качество и контроль.

Коротко о нас, чтобы понимать масштаб:

  • 200+ enterprise-клиентов уровня Яндекс, Альфа-Банк, X5, Лента, Авито, МТС.
  • Крупнейшие агентства: Depot, Setters, Great и многие другие.
  • По частоте использования - мы на втором месте после Figma у дизайнеров и маркетологов.
  • Retention по компаниям = 100%.
  • Рост +30% месяц к месяцу, за полтора года выросли с 8 до 32 человек в команде.
  • Цель на 2026 год - вырасти в 5 раз по выручке.
  • Мы нашли PMF, закрываем раунд А от известного фонда.

Эта роль

Не «архитектор данных с нуля» и не «единорог, который закрывает все: от ETL до машинного обучения». Нам нужен продуктовый аналитик, который придет и наведет порядок в том, чему мы сейчас не можем доверять.

И важный нюанс: мы не классический B2C-стартап, у нас больше B2B. Поэтому нам не нужен человек, который будет заниматься только «продуктовым анализом = повышением конверсии и A/B-тестированием». Нам нужен человек, который смотрит на данные шире - способен извлекать инсайты о поведении пользователей и бизнеса за пределами стандартных продуктовых метрик и сам стремится развиваться в этом направлении.

Твоя задача сделать так, чтобы метрикам можно было доверять, избавить CEO, CPO и CCO от ежемесячной ручной сверки, а затем перейти к настоящей аналитике: почему растет число клиентов, а их активность нет; какие ИИ-модели действительно популярны; на каких этапах онбординга мы теряем пользователей.

Наша культура - коротко

  • AI-first и AI-native. Cursor, Claude, вайбкодинг - часть нашей ДНК.
  • Удаленка, команда распределена по всему миру.
  • Минимум бюрократии. Никто не будет стоять над душой.
  • А-игроки: инициативные, самостоятельные, ответственные.

Что предстоит сделать

Навести порядок в работе с данными

  • Зафиксировать единый глоссарий метрик (MRR, tier, churn, CR1, MAU) с однозначной логикой расчета.
  • Разобраться, почему цифры в разных источниках и у разных людей расходятся, и устранить это расхождение.

Избавиться от ручного закрытия месяца

  • Автоматизировать сверку банков, AppSumo, Finom, платежей по требованию
  • Разобраться в логике tier2/tier3, трансферного пула, легаси-тарифов

Привести в порядок Metabase

  • Разобраться с текущими багами (валютная логика Stripe/Yookassa, пропадающие компании и транзакции)
  • Сделать дашборды, которые не падают и не показывают противоречивые цифры

Прокачать Amplitude

  • Аудит трекинга, обучение команды правильной работе с воронками (Funnel vs Segmentation)
  • Построение нормального онбординг-, ретеншн- и когортного анализа

Продуктовая аналитика — в широком смысле

  • Разобраться, почему растёт число B2B-клиентов, а их использование не растёт пропорционально
  • Анализ популярности AI-моделей и паттернов использования
  • Помощь в сегментации (например, недавний кейс с пользователями EdTech из РФ)
  • Копать вопросы, которые выходят за рамки стандартных дашбордов — не ждать, пока их сформулирует кто-то другой

Unit-экономика

  • Стоимость задачи/генерации (кредит vs сервер/API)
  • LTV/CAC по тарифам и когортам

Что мы ожидаем

Must have:

  • 3+ года в продуктовой/BI-аналитике, преимущественно в SaaS/subscription
  • Уверенный SQL (PostgreSQL, оконные функции, работа с JSONB)
  • Amplitude на экспертном уровне, включая чёткое понимание разницы Funnel vs Segmentation
  • Уверенная работа с Metabase
  • Понимание unit-экономики и subscription-метрик (MRR, churn, retention, CAC/LTV)
  • Опыт с данными платёжных систем (Stripe/Yookassa/AppSumo — у нас все три сразу)

Nice to have:

  • Python (pandas) для ситуативного анализа
  • Базовое понимание принципов ETL/ELT
  • Опыт работы с продуктами на основе искусственного интеллекта и машинного обучения
  • Опыт работы в стартапе на стадии активного роста
  • Английский на уровне чтения документации

Нам по пути, если это про тебя

  • Ты дотошный. Для тебя «42 vs 46 компаний» - не мелочь, а сигнал о пробеле
  • Ты не ждешь идеальных данных. Увидел аномалию - пошел разбираться
  • Ты умеешь объяснять просто: «Вот проблема, вот почему она важна, вот что мы делаем»
  • Ты спокойный и системный. Готов наводить порядок без драм
  • Тебе интересно «почему», а не только «сколько»
  • Тебе тесно в рамках классической продуктовой аналитики - ты хочешь развиваться в направлении более широких задач по работе с данными и бизнес-инсайтов

Наше предложение

  • Удалёнка.
  • Конкурентная зарплата (обсуждаем по результатам собеседования, платим в любой валюте).
  • Команда без бюрократии, с фокусом на результат.
  • AI-native культура.
  • Реальное влияние - от тебя зависит, можно ли доверять цифрам, на основе которых принимаются решения.
  • Работа в команде с амбициозными целями.

Как к нам попасть

Жми «Откликнуться» и в сопроводительном письме расскажи:

  • какой у вас опыт работы с Amplitude и в чем разница между Funnel и Segmentation (для нас это принципиально)
  • как вы работали с «грязными» или противоречивыми данными и наводили порядок
  • какой инсайт вы нашли на предыдущем месте работы (не обязательно связанный с продуктом), который реально повлиял на решение бизнеса

Ждём именно тебя 🔥

Похожие вакансии Аналитика данных

Соц.сети
Н

Product Analyst

Неизвестный работодательНа сервисе с: 24.09.26 19:54
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

Product Analyst

Местоположение: Весь мир
Формат работы: Удаленно
Опубликована: ••••••••

Требования:
• Опыт самостоятельной продуктовой аналитики: от бизнес-вопроса до вывода и рекомендации
• Уверенные SQL и Python для анализа, расчётов и проверки данных
• Прикладная статистика и полный цикл A/B-тестов: мощность, выборка, доверительные интервалы
• Событийная и транзакционная аналитика: пользователи, дубли, пропуски, временные окна

Контакт: ••••••••

•••••••• опубликована в ••••••••

hh.ru
diasoft

Аналитик данных

diasoftНа сервисе с: 24.09.26 18:36
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

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.
Соц.сети
wooppay

Product Analyst

wooppayНа сервисе с: 24.09.26 17:55
Зарплата не указанаКазахстанКарагандаГибрид

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 ••••••••

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.