Senior/Lead продуктовый аналитик (рекомендательные системы)
Коротко
Owns analytical and research tasks for recommendation systems, designs A/B testing from scratch, evaluates algorithm impact on metrics, builds data marts and · Needs: Strong SQL, strong Python for data analysis, solid statistics and A/B testing, experience developing experiment methodology, experience reviewing analytical
Описание от работодателя
Rambler&Co занимает первое место среди медиахолдингов России по объему аудитории цифровых ресурсов — свыше 45,2 млн человек ежемесячно (по данным Mediascope, Cross Web, 2023). В него входят «Лента.ру», «Газета.Ru», «Чемпионат», портал «Рамблер», «Афиша» и ряд других медиаактивов. Благодаря различной тематической принадлежности площадок холдинг покрывает почти весь спектр интересов и потребностей различных аудиторий.
Чем предстоит заниматься:
Самостоятельно вести аналитические и исследовательские задачи;
Проектировать систему A/B-тестирования и эксперименты с нуля;
Оценивать влияние рекомендательных алгоритмов на продуктовые и бизнес-метрики;
Разбираться в причинах изменений метрик и находить закономерности в данных;
Создавать витрины и таблицы для аналитических задач;
Развивать дашборды и систему мониторинга метрик;
Ревьюить исследования и выводы аналитиков;
Распределять и приоритизировать задачи внутри команды;
Помогать аналитикам с выбором подхода и профессиональным развитием;
Тесно взаимодействовать с Data Science и продуктовой командой.
Что для нас важно:
Уверенный SQL;
Сильный Python для анализа и исследования данных;
Хорошее понимание статистики и A/B-тестирования;
Опыт самостоятельной разработки методологии экспериментов;
Умение работать с неопределёнными исследовательскими задачами;
Способность самостоятельно формулировать гипотезы и выбирать подход к анализу;
Опыт ревью аналитических задач или наставничества;
Желание быть играющим тренером и продолжать самостоятельно работать с данными.
Будет плюсом:
Опыт координации небольшой аналитической команды;
ClickHouse/Hive/PostgreSQL;
PySpark;
Superset;
Опыт построения аналитических витрин;
Понимание рекомендательных систем и ML;
Опыт web-аналитики и идентификации пользователей.
Наш стек: Python, Jupyter, SQL, ClickHouse, Hive, PostgreSQL, PySpark, Superset.
Условия:
Официальное трудоустройство;
ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки;
Современный офис (Даниловская мануфактура, м. Тульская), бесплатный спорт в собственном спортзале от «Лиги Героев»;
Бесплатная подписка на сервисы партнеров;
Полный день в офисе, гибридный график или удалёнка;
Льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта;
Насыщенная корпоративная жизнь.