Бизнес / Дата аналитик
PARI · Москва
- От 3 до 6 лет
- Полная
- На месте работодателя
- Гибрид
Описание вакансии
ИЩЕМ ТИММЕЙТА В КОМАНДУ УПРАВЛЕНИЯ ДОХОДАМИ Здесь ты будешь отвечать за продуктовую, клиентскую и финансовую аналитику, находить точки роста и превращать их в понятные бизнес‑решения
В этой роли ты влияешь на решения команд продукта, маркетинга и финмодели именно через данные: от постановки вопросов до оценки эффекта на P&L
Мы ждем человека, который умеет находить работающие решения, а не двигаться по шаблонам.
В ЧЕМ ТВОЙ ВЫЗОВ?
- Погружаться в спортивный мир глазами беттора: на основе поведения пользователей в продукте, метрик и сегментов анализировать, что важно для клиентов на каждом этапе пути
- Переводить инсайты о мотивации и поведении игроков в продуктовые и коммуникационные решения, которые повышают удержание и монетизацию
- Развивать клиентскую, продуктовую и финансовую аналитику в логике запросов бизнеса: от постановки вопросов до формулировки решений и оценки эффекта
- Строить когортную аналитику и юнит‑экономику продукта, искать связи игровых поведенческих факторов (частота, глубина, тип ставок, отклонения от привычного паттерна) с ключевыми финансовыми метриками
- Проектировать и проверять гипотезы (в том числе через A/B‑тесты), помогать командам принимать продуктовые и финансовые решения на основе данных
- Находить зоны роста бизнеса через анализ данных, инициировать и поддерживать оптимизацию процессов (от отчетности и витрин данных до product discovery), чтобы решения принимались быстрее и с прогнозируемым эффектом на P&L.
ТРИ СОВПАДЕНИЯ — И НАМ ТОЧНО ПО ПУТИ:
- Тебе комфортно работать там, где не всё описано регламентами, и ты видишь возможность выстраивать процессы лучше, чем они были раньше
- Ты не ждёшь готовых задач — замечаешь возможности, формулируешь идеи и запускаешь изменения, потому что «просто работает» — не финальная точка
- Ты спокойно относишься к меняющимся приоритетам, быстро перестраиваешься и воспринимаешь это как шанс найти более сильное решение, а не останавливаться на хорошем результате.
КАКИЕ СКИЛЛЫ НАМ ВАЖНЫ:
- Глубоко понимаешь методологии анализа данных и статистики и самостоятельно применяешь их в продуктовых задачах — от постановки гипотез до принятия решений; будет плюсом опыт предиктивного моделирования и ML-подходов
- Уверенно и самостоятельно пишешь сложный SQL и используешь Python для аналитики, автоматизации отчетов и экспериментов
- Имеешь опыт работы с большими объемами и разнородными источниками данных, умеешь наводить порядок в хаосе схем, витрин и логов
- Владеешь инструментами визуализации данных (Tableau / Power BI / DataLens или аналоги) и умеешь собирать дашборды, по которым реально принимают решения; знание Tableau будет плюсом
- Обладаешь высоким уровнем критического мышления и сильными коммуникативными навыками: умеешь проверять выводы, задавать неудобные вопросы к данным и объяснять сложные аналитические концепции простым языком
- Умеешь работать в связке с продуктом и бизнес‑командами, а решения принимать командно.
ЧТО ДАЛЬШЕ, ЕСЛИ СЛУЧИЛСЯ МЭТЧ?
- Звонок с рекрутером
- Интервью с руководителем
- Финальная встреча в офисе
- СБ и офер.
Ключевые навыки
- Python
- SQL
- Основы баз данных
- Исследовательский анализ данных
- Интерпретация данных
- Математическая статистика
- Unit-экономика
- Продуктовая аналитика