Point your AI agent at freehire and let it find you a job.

Get the CLI →

Колл-Тулз

NewBe an early applicant

Аналитик данных в Saas сервис

Posted Updated 1 view
Discussion

Summary

A data analyst who builds the analytics system from scratch for a SaaS voice/call-automation product (zvonok.com): auditing data, defining metric methodology (LTV, CAC, retention), designing ClickHouse data marts, and building role-based dashboards plus end-to-end attribution and A/B-test support. Core stack: SQL, ClickHouse, PostgreSQL, BI (DataLens/Superset), Yandex.Metrika.

Мы ищем самостоятельного аналитика, который с нуля выстроит систему аналитики SaaS-продукта в сфере автоматизации звонков — от данных в хранилище до дашбордов, которыми реально пользуются руководители, менеджеры и маркетологи.

О продукте:

Звонок (zvonok.com) — SaaS-платформа голосовых коммуникаций и автозвонков для бизнеса: разговорные роботы двух типов (сценарные и контекстный ИИ-робот с RAG) плюс телефония под автозвонки. Работаем в России и Беларуси, развиваем внутренние стартапы и международку.

Чем предстоит заниматься:

  • Сначала — разобраться и договориться. Провести аудит данных: что есть, откуда берётся. Собрать от отделов вопросы, на которые аналитика должна отвечать. Согласовать и зафиксировать в глоссарии единую методологию метрик: активация, отделение реальной выручки от бонусного баланса, платящий пользователь, LTV, CAC, retention и churn в модели pay-as-you-go. Составить план построения системы и защитить его.
  • Дальше — построить. Сформулировать требования к витринам данных для ClickHouse и передать их в разработку. Выбрать и настроить данные на уровне визуализатора, а затем собрать дашборды под роли: CEO, CMO, трафик-маркетологи, продукт, продажи. Выстроить сквозную атрибуцию и контроль качества данных.
  • Потом — сопровождать и развивать. Превращать повторяющиеся вопросы отделов в дашборды, помогать с A/B-тестами, налаживать аналитику для других продуктов компании, готовить данные к квартальным стратегическим встречам.
Что нужно уметь:
  • Уверенное владение SQL (сложные запросы, оконные функции, оптимизация), опыт работы с ClickHouse, PostgreSQL. Умение работать с большими объемами данных.

  • Опыт продуктовой аналитики в SaaS или другом бизнесе с повторяющимися платежами: когорты, retention, LTV, ARPU, воронки.

  • Опыт проверки качества данных, работы с большими объемами, умение видеть ошибки и аномалии;

  • Опыт с BI на уровне проектирования, а не только сборки графиков. Предпочтение отдадим DataLens или Superset.

  • Веб-аналитика: Яндекс.Метрика, UTM-разметка, ClientID, сквозная атрибуция.

  • Умение переводить бизнес-вопрос в задачу на данные и обратно, писать ТЗ разработчикам и документировать методологию.

  • Будет плюсом: pay-as-you-go в бэкграунде, миграция между BI-системами, Yandex DataLens, dbt, статистика для A/B-тестов, CDP (у нас Mindbox), телеком.

Мы рады предложить:

  • Место работы: предлагаем разные варианты - удалёнка или уютный офис на выбор - Москва (м.Савёловская) или Казань (ул.Некрасова);
  • График работы: на период ИС с 10.00 до 19.00, после окончания ИС гибкий старт дня с 9:00 до 12:00;
  • Официальное трудоустройство, выплаты 2 раза в месяц;
  • Английский в Skyeng после испытательного срока (если работаешь из офиса);

  • ДМС после испытательного срока (если работаешь из офиса);

  • Уютный офис, PS5 и настольным теннисом.

Skills

See also

Data Analytics jobs by country — openings, pay and top skills →

Tailor your CV for this role?

We couldn't check your fit for this role — add a CV to your profile to see it next time.

A new version of freehire is available