Senior Data Analyst

Нам нравится во Flocktory, потому что мы

• Работаем в окружении талантливых людей, которые вдохновляют и мотивируют расти.
• Создаем SaaS решения, рынок которых активно растет, особенно последние годы.
• Много экспериментируем и создаем продукты, у части которых нет аналогов в России.
• До сих пор работаем в атмосфере стартапа, несмотря на то, что нас уже больше 100 человек.
• Используем data-driven подход, опираемся в решениях на цифры и результаты тестирования гипотез.
• Решаем сложные, нетривиальные задачи, которые развивают и дают возможность расти.
• Пользуемся высоким уровнем свободы в выборе способов решения задач.
• Можем развиваться по любой траектории так, как нам интересно.

О компании

• Год основания: 2012.
• Команда: 190+ человек (Москва/Мадрид).
• Продукты: SaaS-платформа для маркетинга (MarTech).
• Ценность наших продуктов: помогаем E-Commerce на основе предиктивной аналитики делать коммуникацию с покупателями максимально персонализированной и благодаря этому увеличивать лояльность покупателей, конверсию и средний чек.
• BigData: Благодаря интеграции нашей платформы с сайтами крупнейших игроков рынка мы можем видеть больше 35% всех транзакций Рунета и данные о покупках и поведении более 100 миллионов человек.
• Клиенты: 250+ крупных E-Commerce/ритейлеров, банков, страховых компаний (Детский мир, М.Видео, АльфаБанк, Газпромбанк, S7, Билайн, МТС, Мегафон, L'Oreal и др.).
• Оборот: 2+ млрд. рублей за 2023 (наша выручка стабильно растет на 40% от года к году и к 2026 мы планируем достичь 3+ млрд. рублей в год).

Чем предстоит заниматься

• Анализировать различные источники данных в компании (SQL, API, логи и др): смотреть на пользовательское поведение с разных сторон, выявлять закономерности и предлагать новые фичи для алгоритмов рекомендаций.
• Реализовывать части фичей самостоятельно на Python: поддерживать и дорабатывать алгоритмы по обогащению данных, например, различные классификаторы пользователей, сегменты товаров, брендов на основе текстовых описаний и тд.
• Проводить A/B-тесты и готовить дашборды: нужно глубоко погружаться в продукт, реализовывать расчет продуктовых и технических метрик, замерять эффект от работы ML-алгоритмов с разных точек зрения, визуализировать результаты.
• Участвовать в разработке Feature Store: вместе с DS, DE разобраться, какие данные нам нужны, придумать, как их будем складывать, как они должны собираться и обновляться.

Ожидания

• Опыт работы в роли Data Analyst не менее 3-х лет.
• Знание Python, Git, умение или готовность писать production код.
• Отличное знание SQL, принципов обработки и хранения больших данных.
• Умение строить и проверять статистические гипотезы, проводить A/B-тесты.
• Понимание принципов работы базовых ML-моделей.
• Опыт продуктовой аналитики, знание как считать продуктовые метрики.
• Опыт работы с инструментами для работы с данными: Jupyter, Pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib и пр.

Будет плюсом:

• Опыт работы с рекомендательными системами.
• Опыт работы с Airflow.

Мы предлагаем

• Полностью “белую” заработную плату и все остальные выплаты.
• Возможность работать в гибридном формате или полностью удаленно, в т.ч. из другой страны (оформляем по ТК РФ и платим зарплату на рублевые счета).
• Возможность брать три дня дополнительно к отпуску каждые полгода для решения личных вопросов.
• Расширенную программу ДМС со стоматологией, онкозащитой, восстановлением после ковида, онлайн-поддержкой психолога, страховкой для путешественников.
• Скидки на обучение английскому от Skyeng.
• Годовой бюджет на внешнее обучение каждого сотрудника.
• Доступ к внутренней обучающей платформе с онлайн курсами по развитию hard и soft skills.
• Доступ к корпоративной библиотеке (электронная и бумажная в офисе).
• Тренинги с внутренними и внешними экспертами.
• Участие в конференциях, подготовку к выступлениям.
• Частичную компенсацию занятий спортом.
• Онбординг с ментором от одного месяца до года, в зависимости от команды.
• Корпоративный ноутбук.
• Для тех, кто находится в Москве — современный комфортный офис в районе ст.м. Динамо (Рыбаков Тауэр).
• Скидки от партнеров (больше 200 интернет-магазинов).
• Большое количество онлайн/офлайн внерабочих активностей: три корпоратива в год, Random coffee, FlockTalk, Книжный клуб, квизы.