Аналитик данных (Buyer Experience)

Примеры будущих задач

• Какой эффект от органического трафика будет через год-два? А если в разрезе категорий или локаций? Кажется, тут не обойтись без прогнозных моделей и временных рядов.
• Мы запускаем новую фичу. Что и как надо залогировать, чтобы сделать метрики для нее? Какие это должны быть метрики? Как оценить эффект от неё, если нет времени на АБ или он слишком сложен.
• Как оценить насколько хороши наши позиции по конкретной категории в поисковых системах? Например, собрать группу релевантных запросов (через API специальных сервисов), настроить готовый сервис для парсинга выдачи поисковых систем, построить дашборд сравнения нас с конкурентами.
• Каждая бизнес вертикаль Авито хочет знать, насколько сильны её позиции в поисковых системах. Надо сделать удобный дашборд, понятный даже менеджерам, в котором сложная информация будет показана просто и понятно.

Вам предстоит

• Работать с огромными массивами данных (у нас миллиарды событий в день, используем Vertica + Clickhouse).
• Много работать с API различных сторонних сервисов. Выгружать и обрабатывать данные из них.
• Общаться с продакт-менеджерами и разработчиками, в том числе из сторонних команд и давать рекомендации по развитию их продуктов.
• Проводить А/Б тесты. Как относительно простые через нашу классную систему АБ-тестирования, так и специфичные для SEO (региональные, категориальные), в которых потребуется ручные расчеты.
• Создавать витрины данных (Vertica) и удобные аналитические отчеты (для визуализации мы используем Tableau).
• Делать крутые исследования и искать точки роста продукта.

Мы ждём, что вы

• Знаете и умеете применять математику и статистику при решении реальных задач.
• Видите связь между математическими формулами и влиянием их на бизнес.
• Владеете SQL (нужно будет работать с большими массивами данных, уметь писать сложные запросы, оптимизировать их и создавать аналитические витрины данных).
• Владеете Python и его библиотеками для анализа данных.
• Использовали в работе BI-инструменты (мы используем Redash).
• Умеете понятно визуализировать данные и презентовать результаты своих исследований, объяснять сложные вещи простыми словами и договариваться с коллегами.

Будет здорово, если вы:

• Работали с инструментами, связанными с SEO (Similarweb, Keys.so, Google search console, Яндекс Вебмастер и т.д.).
• Умеете создавать дашборды в Redash.
• Занимались задачами, связанными с Natural language processing.
• Обладаете опытом работы в продуктовой аналитике или смежной области 1–3 года.
• Уверенно владеете SQL (мы используем Vertica + Clickhouse).
• Умеете работать со стандартными для аналитика пакетами в Python (requests, pandas, matplotlib, seaborn, вот это всё). Знание библиотек, связанных с ML и NLP будет плюсом, а вот хорошее владение регулярками – обязательно.
• Знаете как проверять гипотезы, проводить АБ-тесты.

Работа у нас — это

• Возможность реализовать свои идеи в проекте с многомиллионной аудиторией.
• Талантливая команда, готовая поддержать ваши инициативы.
• Мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы.
• Прозрачная система премий, достойная зарплата — размер обсудим на собеседовании.
• Личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции.
• Забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист.
• Замечательный офис в двух минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха.