- ГородМосква
- ФорматГибрид
- ЗанятостьПолная занятость
- ОпытНе указан
Обязанности:
- Анализировать показатели приложений и сайтов для принятия продуктовых решений;
- Помогать бизнесу с формированием, приоритизацией и реализацией стратегии;
- Искать инсайты в большом объеме данных для формирования продуктовой стратегии;
- Погружаться в discovery-процессы вместе с продактами, исследователями, дизайнерами и разработчиками;
- Визуализировать данные, создавать отчеты и делать выводы;
- Формулировать и проверять гипотезы (A/B тесты, Causal Inference эксперименты и т. д.);
- Активно работать с DWH-инженерами и обеспечивать качество нашей data-системы;
- Использовать инструментарий ML для более глубокого понимания и решения бизнес проблем и построения ML-решений;
- Разрабатывать и изучать новые методики анализа данных в продукте.
Требования:
Опыт в продуктовой аналитике или на стыке продукта и данных от 3 лет;
Опыт применения аналитики для решения бизнес-задач. Умение связывать бизнес и аналитический контекст в обоих направлениях;
Опыт в продуктовой аналитике и понимание ключевых метрик;
Опыт формирования и проверки гипотез;
Уверенное владение SQL и опыт работы с Python;
Глубокое понимание проведения экспериментов (A/B тестирование, Causal Inference, продвинутые методы).
Условия:
Гибридный формат работы (офис + удаленно);
ДМС после прохождения испытательного срока;
Работу в сплоченной команде профессионалов, в которой можно не только успешно реализовывать проекты, но и перенимать опыт и развиваться;
Участие в интересных проектах и расширение профессиональной экспертизы;
Возможность корпоративного обучения, профессионального и карьерного роста в Компании;
Скидки для сотрудников от PrimeZone:более 6000 выгодных предложений по страхованию, туризму и многим другим направлениям;
Программу "Добросервис" - консультации психологов, юристов, финансовых советников
Обязанности
- Анализировать показатели приложений и сайтов для принятия продуктовых решений;
- Помогать бизнесу с формированием, приоритизацией и реализацией стратегии;
- Искать инсайты в большом объеме данных для формирования продуктовой стратегии;
- Погружаться в discovery-процессы вместе с продактами, исследователями, дизайнерами и разработчиками;
- Визуализировать данные, создавать отчеты и делать выводы;
- Формулировать и проверять гипотезы (A/B тесты, Causal Inference эксперименты и т. д.);
- Активно работать с DWH-инженерами и обеспечивать качество нашей data-системы;
- Использовать инструментарий ML для более глубокого понимания и решения бизнес проблем и построения ML-решений;
- Разрабатывать и изучать новые методики анализа данных в продукте.
Опубликовано 10 октября 2026 · Аналитика и данные