Data Engineer / Marketing Analytics
Summary
Builds an end-to-end marketing data pipeline for a rapidly scaling marketing team: server-side tracking (Server-side/Web GTM, Data Layer, CAPI feeds back to Google Ads/Meta), a warehouse in BigQuery/Snowflake, cross-channel attribution models (incl. Markov chains), predictive ML in Python (LTV, churn), and dashboards in Power BI/Metabase. Fully remote, synced to Moscow time.
Обязанности:
-
Настраивать и поддерживать серверный трекинг (Server-side GTM, Web GTM, Data Layer на фронтенде и отправка серверных событий с бэкенда);
-
Настраивать передачу конверсий и расширенных параметров обратно в рекламные кабинеты (Google Ads, Meta Conversions API) для корректного обучения Smart Bidding;
-
Проектировать и администрировать хранилище данных и витрины (Google BigQuery, Snowflake);
-
Разрабатывать сквозные дашборды в Power BI / Metabase по воронкам привлечения, удержания (Retention/LTV) и поведению пользователей;
-
Разрабатывать математические модели атрибуции (включая цепи Маркова) с учетом промокодов, блогеров и платного трафика без задвоения выручки;
-
Обучать предиктивные ML-модели на Python (прогнозирование LTV, оттока, сегментация);
-
Проектировать и валидировать A/B-тесты для маркетинговых гипотез.
-
Профильное высшее образование (прикладная математика, информатика, физика, системный анализ);
-
Практический опыт настройки Server-side GTM и Web GTM (настройка событий, Data Layer, CAPI);
-
Опыт работы с высоконагруженными Web-продуктами (E-commerce, Classifieds или контентные платформы с трафиком от 1M+ визитов в месяц);
-
Уверенное владение Python (pandas, numpy, scipy, scikit-learn) и продвинутый SQL;
-
Опыт работы с Google BigQuery / Snowflake и BI-инструментами (Power BI, Metabase);
-
Понимание теории вероятностей, матстатистики, ML-моделей и алгоритмов атрибуции;
-
Опыт сквозной связки мультиканального трафика: Google Ads, Meta, TikTok, Influencer/Affiliate и CRM-коммуникаций.
-
Будет плюсом: опыт с ClickHouse, PostHog, Airbyte, dlt или интеграцией LLM/AI-инструментов в аналитические пайплайны.
-
Полностью удаленный формат (full-time) с синхронизацией по московскому времени (MSK);
-
Компенсация профильного обучения ;
-
Оплачиваемый отпуск 24 рабочих дня в год;
-
Отсутствие бюрократии, прямое взаимодействие с основателями и стейкхолдерами.