We use cookies to run the site and count visits. "Got it" also allows session recording.
openradar.fun
8 days ago
from 140,000 RUB
per month
Grade
Junior
Experience
1-2 years
Work format
Remote
Employment
Part-time
An email or a Telegram message to the recruiter
Seeking a Data Analyst / Product Analyst for the Open Source project openradar.fun openradar.fun is an open, decentralized database of vacancies and freelance orders (code under AGPL-3.0). We believe the market for paid services for job seekers (parsers subscriptions, paid applications, closed contacts) is unfair. We are building an open ecosystem with a distributed network of nodes (P2P), where parsers, bots, and the community collect listings from FL, Kwork, Habr Career, hh.ru, and closed TG . Currently, the backend, parsers, and prototype are already working, and data is being collected. We need to build an analytical infrastructure: transform raw data into meaningful metrics, scoring, and labor market analytics.
— Design a system of metrics and KPIs for the platform (node activity, data quality, user engagement); — Develop and maintain a scoring model for the quality of vacancies and freelance orders (relevance, completeness, up-to-dateness); — Build labor market analytics: salary distribution by grades, stacks, regions, employment formats; — Analyze parser efficiency: source coverage, duplicates, quality of extracted data; — Design dashboards and visualizations for the analytics section on the website; — Formulate hypotheses for product improvement based on data (A/B tests, cohort analysis, funnels); — Prepare regular reports and insights for the development team and the community; — Participate in designing the data structure and data marts for analytical queries
— At least 1–1.5 years of commercial experience as a Data Analyst / Product Analyst; — Proficient SQL (window functions, JOIN, subqueries, query optimization); — Experience with Python for data analysis (pandas, numpy, basic statistics); — Understanding of product metrics (DAU/MAU, retention, conversion, LTV, funnel); — Experience with visualization tools (Metabase, Superset, Grafana, Tableau, or similar); — Ability to formulate hypotheses, test them with data, and draw conclusions; — Understanding of basic statistics (distributions, confidence intervals, correlation); — Accuracy in working with data, attention to anomalies and outliers; — Experience with Git, ability to document your research
— Experience with ClickHouse, PostgreSQL, Redis, or other analytical data warehouses; — Skills in building ML models for scoring / classification / clustering (scikit-learn, basic NLP); — Experience with Airflow, dbt, or other data orchestration tools; — Understanding of P2P networks and distributed systems (how metrics are collected from nodes); — Experience in analyzing text data (NLP, entity extraction, topic modeling); — Experience with parsing and analyzing unstructured data; — Ability to build product dashboards "from scratch"; — Love for Open Source and Open Data
Format: Remote (RF / CIS), project-based employment / Part-time (or Full-time Junior+/Middle) Compensation: from 140,000 ₽ / month (negotiable based on workload and experience)
Ищу Аналитика данных / Продуктового аналитика в Open Source проект openradar.fun Формат: Удалёнка (РФ / СНГ), проектная занятость / Part-time (или Full-time Junior+/Middle) Оплата: от 140 000 ₽ / мес (обсуждается в зависимости от нагрузки и опыта)
О проекте: openradar.fun — открытая, децентрализованная база вакансий и фриланс-заказов (код под AGPL-3.0). Мы считаем несправедливым рынок платных сервисов для соискателей (подписки на парсеры, платные отклики, закрытые контакты). Мы строим открытую экосистему с распределённой сетью узлов (P2P), куда парсеры, боты и сообщество собирают объявления с FL, Kwork, Хабр Карьеры, hh.ru и закрытых TG-каналов. Сейчас бэкенд, парсеры и прототип уже работают, данные собираются. Нам нужно выстроить аналитическую инфраструктуру: превратить сырые данные в осмысленные метрики, скоринг и аналитику рынка труда. — Спроектировать систему метрик и KPI для платформы (активность узлов, качество данных, вовлечённость пользователей); — Разработать и поддерживать модель скоринга качества вакансий и фриланс-заказов (релевантность, полнота, актуальность); — Строить аналитику рынка труда: распределение зарплат по грейдам, стекам, регионам, форматам занятости; — Анализировать эффективность парсеров: полнота покрытия источников, дубликаты, качество извлекаемых данных; — Проектировать дашборды и визуализации для раздела аналитики на сайте; — Формировать гипотезы по улучшению продукта на основе данных (A/B-тесты, когортный анализ, воронки); — Подготавливать регулярные отчёты и инсайты для команды разработки и сообщества; — Участвовать в проектировании структуры данных и витрин для аналитических запросов.
Стек и требования: — Опыт коммерческой работы аналитиком данных / продуктовым аналитиком от 1–1.5 лет; — Уверенное владение SQL (оконные функции, JOIN, подзапросы, оптимизация запросов); — Опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, базовая статистика); — Понимание продуктовых метрик (DAU/MAU, retention, conversion, LTV, funnel); — Опыт работы с инструментами визуализации (Metabase, Superset, Grafana, Tableau или аналоги); — Умение формулировать гипотезы, проверять их данными и делать выводы; — Понимание основ статистики (распределения, доверительные интервалы, корреляция); — Аккуратность в работе с данными, внимание к аномалиям и выбросам; — Работа с Git, умение документировать свои исследования.
Будет плюсом: — Опыт работы с ClickHouse, PostgreSQL, Redis или другими хранилищами для аналитики; — Навыки построения ML-моделей для скоринга / классификации / кластеризации (scikit-learn, базовый NLP); — Опыт работы с Airflow, dbt или другими инструментами оркестрации данных; — Понимание P2P-сетей и распределённых систем (как метрики собираются с узлов); — Опыт анализа текстовых данных (NLP, извлечение сущностей, тематическое моделирование); — Опыт работы с парсингом и анализа неструктурированных данных; — Умение строить продуктовые дашборды «с нуля»; — Любовь к Open Source и Open Data.
В отклике, пожалуйста, прикрепите ссылку на ваш GitHub / портфолио / примеры аналитических исследований и пару слов о релевантном опыте.
We compare skills, grade, work format and salary
Most often 532 to 933
