Продуктовый аналитик (SberUser)

Мы развиваем продуктовую аналитику в одном из цифровых направлений Сбера. Команда работает с большими массивами данных, клиентскими сценариями и продуктовой воронкой: от постановки событий и метрик до оценки гипотез, пилотов и решений, влияющих на миллионы пользователей. Роль предполагает тесное взаимодействие с PO, разработкой, UX, маркетингом, CX, бизнес-заказчиками и руководителями направлений.
Обязанности Чем предстоит заниматься владеть аналитическим контуром продукта end-to-end: от постановки вопроса и сбора данных до рекомендаций, защиты выводов и контроля результата после внедрения проектировать и поддерживать дерево метрик продукта; договариваться с продуктом и бизнесом о методологии расчёта показателей проводить глубокий анализ пользовательского поведения: воронки, когорты, retention/churn, сегментация, причины отклонений и аномалий. формулировать, приоритизировать и проверять продуктовые гипотезы; проектировать A/B-тесты и пилоты, считать MDE, длительность, статистическую значимость и бизнес-эффект оценивать влияние фичей, коммуникаций и изменений клиентского пути на ключевые метрики; готовить рекомендации по масштабированию, доработке или остановке инициатив работать с большими данными и витринами: писать сложные SQL-запросы, использовать Python для анализа и автоматизации, участвовать в постановке задач на новые данные/ивенты синхронизироваться с разработкой и data engineering по качеству источников, логированию событий, структуре витрин и SLA по данным подготавливать понятные аналитические материалы для стейкхолдеров: выводы, ограничения анализа, расчет эффекта наставлять менее опытных аналитиков, ревьюить методологии и SQL/Python-решения, развивать аналитическую культуру в команде. Требования Что ожидаем от кандидата опыт в продуктовой или data-аналитике от 4 лет; возможен 3+ при сильном продуктово-экспериментальном опыте продвинутый SQL: CTE, оконные функции, оптимизация запросов, работа с DWH/витринами/большими таблицами python для анализа данных и автоматизации: pandas, NumPy, SciPy/Statsmodels, визуализация, ноутбуки/скрипты уверенная статистика: проверка гипотез, A/B-тесты, доверительные интервалы, p-value, power/MDE, интерпретация ограничений опыт построения продуктовых метрик, воронок, когорт, сегментов, retention/churn и анализа клиентского поведения сильная бизнес-коммуникация: способность спорить аргументами, формулировать рекомендации и влиять на roadmap навык работы с неопределённостью: декомпозиция размытых задач, самостоятельная постановка аналитического плана Будет плюсом опыт в финтехе, банке, e-commerce, superapp или другом высоконагруженном B2E/ B2B/ B2C/ B2B2C-продукте BI и визуализация: опыт разработки дашбордов для продуктовых команд и руководства ClickHouse / PostgreSQL, опыт работы с большими данными и распределёнными вычислениями опыт постановки требований к событийной аналитике: taxonomy, tracking plan, event schema, качество логирования Amplitude / Mixpanel / AppMetrica / GA / Я.Метрика или аналоги ML/NLP или causal inference для оценки эффектов и прогнозирования Git, Airflow, dbt, CI/CD для аналитических пайплайнов опыт наставничества, ревью аналитических методологий, построения аналитических процессов с нуля Условия локация: Москва, БЦ "Даниловский форт" (м.Тульская / Нагатинская / МЦК "Верхние котлы") возможен гибридный формат работы гибкий график начала рабочего дня уровень заработной платы определяем по итогам собеседования бесплатный спортзал ДМС с 1го дня работы работы обучение и сертификацию за счет компании выстроенные процессы по адаптации, оценке и понятную систему роста в компании наставника на период адаптации и богатую корпоративную жизнь, в которой можно участвовать по желанию.