СписокРабот
Вся Россия
    Все города

    Data-аналитик (Python/SQL)

    180 – 190 ₽
    Россия
    Полный день Постоянная занятость опыт от 1 года
    Откликнуться на сайте работодателя

    Описание

    🧠😘😀😘😘🥰😀🫢
    Data-аналитик Middle
    Вилка: 180-190
    Трудоустройство по ТК РФ
    Гражданство: РФ
    Локация: РФ
    ⚡️️️️️️️️Задачи:
    * Разработка и анализ ключевых метрик продукта, формирование содержательных выводов на основе данных для поддержки управленческих решений;
    * планирование, проведение и статистический анализ A/B-тестов;
    * создание и поддержка дашбордов и регулярных отчётов о состоянии продукта и пользовательского поведения;
    * формирование требований к логированию событий и контроль корректности сбора данных на всех этапах;
    * взаимодействие с заказчиком и продуктовой командой для выбора, генерации и проверки гипотез, направленных на улучшение пользовательского опыта и бизнес-показателей;
    * презентация результатов анализа стейкхолдерам и формирование рекомендаций на основе данных.

    Стек и инструменты: Python (pandas, numpy, scipy, sklearn), SQL (ClickHouse), Superset, JSON.

    Ключевые компетенции:
    - проведение полного цикла A/B-тестирования: выбор целевых метрик, расчёт необходимого размера выборки, дизайн эксперимента, статистический анализ результатов и формулирование выводов;
    - разработка системы ключевых метрик продукта (фундаментальных, функциональных, бизнес-показателей) и мониторинг их динамики;
    - написание сложных SQL-запросов для извлечения и агрегации данных из ClickHouse и других хранилищ;
    - обработка и анализ больших объёмов данных с использованием Python (pandas, numpy, scipy, sklearn) — очистка, трансформация, разведочный анализ, построение моделей;
    - создание интерактивных дашбордов в Superset для визуализации ключевых показателей и результатов экспериментов;
    - формирование требований к событийной аналитике (логированию), участие в проектировании структуры событий и контроль качества собираемых данных;
    - применение методов математической статистики и теории вероятностей для проверки гипотез и оценки значимости изменений;
    - генерация гипотез на основе анализа пользовательского поведения, бизнес-метрик и рыночного контекста;
    - построение прогнозных моделей и сегментация пользователей с использованием инструментов машинного обучения (sklearn);
    - подготовка аналитических отчётов и презентаций для различных аудиторий — от бизнес-заказчиков до технических команд.

    Направить CV

    Источник: hirify · Опубликовано: 31.08.2026