Lead of Data & Analytics

Мы ищем Lead of Data & Analytics, который будет не только управлять командой, но и погружаться в аналитику.

Над какими задачами предстоит работать:
‍
— Лидирование всех стримов аналитики: продуктовая, маркетинговая, игровая аналитика и дата инжиниринг;
— Формирование и развитие команды: найм, менторство, развитие компетенций;
— Погружение в метрики (CPI, ROAS, Retention и пр.), разработка и тестирование гипотез, проведение когортных исследований и воплощение идей в жизнь вместе с командой;
— Развитие аналитического направления в компании: культуры принятия решения на основе данных, витрины данных, выстраивание дерева метрик, внедрение инфраструктуры A/B-тестирования;
— Развитие DE-направления: отвечать за сбор данных из разных источников и их качество, выстраивать ETL-процессы, подбирать дата-стек, поддерживать и совершенствовать событийную аналитику;
— Управление бэклогом задач: оценка, приоритезация, декомпозиция, контроль качества и сроков реализации;
— Управление требованиями к пользовательским витринам данных и дашбордам;
— Анализ данных, поиск решений: ресерч и ad-hocs, визуализация результатов в виде дашбордов, аналитических записок;
— Глубокий анализ поведения пользователей, поиск точек роста и проверка гипотез, формирование рекомендаций для менеджмента;
— Поиск решений задач на стыке аналитики + ML + оптимизации.

Что мы ждем от кандидата:
‍
— Опыт лидирования всех стримов аналитики: продуктовая, маркетинговая и дата инжиниринг от 2 лет;
— Лидерские качества, способность строить эффективные команды и процессы;
— Опыт в поиске точек роста через работу с данными;
— Навыки презентовать результаты менеджменту и бизнес-подразделениям;
— Уверенное знание Python с аналитическими библиотеками и SQL: Clickhouse, MySQL;
— Опыт работы с какими либо BI-инструментами (Metabase, PowerBI, Superset или подобные);
— Опыт проведения A/B-тестов и знание теоретической базы для их проведения: знание математической статистики и теории вероятностей;
— Опыт написания ETL процессов;
— Знание основ Data Engineering — уметь организовать витрины данных, собирать данные из других источников, оптимизация скорости;
— Навыки проектирования архитектуры аналитических решений и интеграций;
— Опыт построения событийной аналитики, опыт работы с шинами данных.

Что мы предлагаем:
‍
— Полностью удаленный формат работы;
— Отсутствие бюрократии, возможность повлиять на процессы и конечный результат продукта;
— Компенсация затрат на медицину и профильное обучение;
— 2 дополнительных оплачиваемых day-off в год.

‍