Data analyst (Marketing)

Мы ищем Data аналитика в команду диджитал-маркетинга. Человека, который не просто «выгружает таблички по ТЗ», а думает аналитически: сам ставит гипотезы, определяет приоритеты, разбирается в юнит-экономике и помогает маркетингу принимать точные решения.

Опыт:

• От 3 лет в аналитике, из которых минимум 1–2 года — в маркетинговой и 1–2 года — в продуктовой/дата-аналитике.

Hard Skills:

• SQL: уверенный уровень (сложные запросы, оконные функции, работа с большими таблицами).
• Python или R: регулярное использование для анализа данных (pandas, статистические библиотеки).
• Инструменты веб- и мобильной аналитики: GA4, Amplitude, Mixpanel, Яндекс.Метрика/Яндекс.Директ.
• Мобильная атрибуция: понимание принципов и опыт работы с AppsFlyer или Adjust.
• A/B-тестирование и математическая статистика: от дизайна до интерпретации (значимость, мощности, доверительные интервалы).
• BI-системы: опыт работы с визуализацией (у нас это Superset).

Soft Skills & Мышление:

• Предпринимательский подход и проактивность. Способность видеть проблемы и риски раньше бизнеса, задавать правильные вопросы и докапываться до сути.
• Самостоятельность. Умение декомпозировать сложную задачу, провести исследование и выдать готовый, проверенный результат без микроменеджмента.
• Перевод с технического на бизнес-язык. Навык просто объяснять сложные выводы нетехническим стейкхолдерам.

Будет плюсом:

• Опыт работы с продвинутыми моделями атрибуции.
• Опыт постановки задач на ML (в частности, прогнозирование LTV, понимание регрессионных моделей).
• Знакомство с DWH / Data-платформами (например, Databricks).

Здесь совмещаются классическая веб/mobile-аналитика и глубокие исследования:

Аналитика диджитал-каналов (~80% времени):

• Оценивать эффективность маркетинг-каналов. Развивать модель атрибуции — переходить от стандартных First/Last Click к более точным методам.
• Считать LTV и воронки. Участвовать в разработке прогнозной модели LTV и находить точки роста в конверсиях.
• Проектировать и анализировать A/B-тесты. От дизайна эксперимента до четких выводов и рекомендаций.
• Делать Ad hoc-исследования. Отвечать на сложные бизнес-вопросы маркетинга и смежных команд.

Трекинг и качество данных (~20% времени):

• Развивать разметку событий на сайте и в мобильном приложении.
• Работать с системами мобильной атрибуции и следить, чтобы данные между источниками трафика и аналитикой передавались без потерь.

Масштаб и влияние. Возможность прямо влиять на решения в компании с миллионами пользователей.

Сильный стек. Используем лучшие инструменты для аналитики и даем свободу в выборе подходов.

Культура свободы и ответственности. У нас нет бюрократии и согласователей ради согласований — мы ценим автономность и доверие.

Гибкий формат. Можно работать удаленно из любой точки или из красивых офисов в Москве, Санкт-Петербурге и Алматы.

Обучение и развитие. Оплачиваем курсы, конференции, профильную литературу и софинансируем изучение английского в Skyeng.

Забота о здоровье. ДМС с первого дня (включая стоматологию) и сервис психотерапии Alter.