Инженер по аналитике

Команда: Engineering
Местоположение: Европа
Тип занятости: FullTime

Кратко

Совместно с руководителем отдела BI отвечайте за аналитику маркетинга и роста Formula — отвечайте на вопросы, которые влияют на CAC, LTV, удержание клиентов и юнит-экономику, а также управляйте слоем данных, который делает эти ответы достоверными. Это позиция аналитика данных с полными инженерными правами: SQL и статистика — ваш первый язык, dbt / Dagster / Snowflake / Metabase — инструментарий, которым вы уже умеете пользоваться без посторонней помощи.

ЧТО МЫ ИЩЕМ

• Прежде всего, сильного аналитика. Вы не выпускаете модель, если не можете обосновать решение, которое она поддерживает.
• Уверенно управляете своим конвейером от начала до конца, чтобы между вами и данными никого не было — но аналитика является результатом, а не DAG.
• Уже работали с данными маркетинга и платежей: иерархия рекламных кампаний, окна атрибуции, LTV, поведение когорт, схемы возвратов / чарджбэков.
• Статистически грамотны. A/B-тестирование, инкрементальность, корреляция против причинности — вы правильно обрабатываете эти концепции, даже когда никто не проверяет.
• Любознательный исследователь, который приходит с ответом и рекомендацией, а не с дашбордом — и ставит под сомнение вопрос, если он неверен.
• Комфортно чувствуете себя в среде без устоявшихся процессов: самостоятельно формируете запрос, ориентируетесь в неоднозначности без помощи.
• Относитесь к инструментам ИИ как к ежедневному множителю — Claude / Cursor / GPT уже интегрированы в рабочий процесс.

ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ

АНАЛИТИКА, КОТОРАЯ ДВИГАЕТ РЕШЕНИЯ (~60% РОЛИ):

• От начала до конца отвечаете за дизайн и анализ A/B-тестов — от планирования размера выборки до отчетности и рекомендаций. Убедитесь, что компания не выпускает ложные срабатывания.
• Отслеживайте и улучшайте точность прогнозирования LTV; объясняйте разрывы между прогнозируемым и фактическим LTV по когортам, каналам, географии, продуктам.
• Находите узкие места в воронке и возможности для роста в сферах привлечения, активации, удержания и монетизации — и предлагайте конкретные, приоритезированные действия.
• Создавайте креативные отчеты, которые команда performance-маркетинга реально использует для принятия решений о том, что масштабировать, а что отключить.
• Генерируйте проактивные идеи по росту и юнит-экономике, основанные на данных — не ждите списка запросов.

СЛОЙ ДАННЫХ, КОТОРЫЙ ДЕЛАЕТ АНАЛИТИКУ ДОСТОВЕРНОЙ (~40% РОЛИ):

• Интегрируйте новые источники данных от начала до конца — следующее в списке: Adyen (споры, комиссии, частичные возвраты) и четкое измерение географии.
• Отвечайте за dbt проект для ваших доменов: хорошо смоделированные, хорошо документированные, хорошо протестированные активы, которыми бизнес может пользоваться самостоятельно. Поддерживайте зеленые тесты, исправляйте существующие предупреждения, выводите из эксплуатации то, что больше не приносит пользы.
• Поддерживайте надежность, экономичность и актуальность пайплайнов Dagster — SLA и обнаружение аномалий, а не просто «завершилось ли».
• Управляйте Metabase как продуктом: доступ, владение, именование, пользовательский интерфейс для самостоятельного обслуживания, дашборды, которые люди действительно открывают.
• Внедряйте инструменты ИИ (Claude Code, Cursor) в аналитический рабочий процесс для увеличения вывода, а не просто для галочки.

ОБЯЗАТЕЛЬНО

• SQL уровня аналитика: вы можете самостоятельно ответить на почти любой бизнес-вопрос, который помещается в хранилище данных — без посторонней помощи.
• Статистические основы, которые вы можете защитить: A/B-тестирование (включая размер выборки, мощность и интерпретацию отрицательных результатов), инкрементальность, корреляция против причинности, когортное мышление. Легкое ML, где это оправдано.
• Практический опыт в аналитике маркетинга и платежей: вы лично повлияли на CAC, LTV, удержание или юнит-экономику с помощью конкретного анализа, который вы можете подробно описать.
• dbt + современное хранилище данных: (Snowflake, BigQuery, Redshift или Databricks), вы сами пишете нужные вам модели; вы не ждете инженера данных.
• Python для анализа и пайплайнов — pandas, ноутбуки, легкое написание скриптов в оркестраторе (Dagster / Airflow / Prefect / аналоги).
• Русский язык для повседневной работы с командой.

ЖЕЛАТЕЛЬНО

• Опыт работы в одиночной или парной команде аналитиков — вы сами ориентировались в хаосе.
• Прямая работа с Facebook Ads API, Google Ads, MMP / платформами атрибуции; вы знаете, как на самом деле ведут себя иерархии рекламных кампаний и окна атрибуции.
• Прогнозирование, финансовое моделирование или юнит-экономика — особенно прогнозирование LTV и моделирование когорт.
• Владение BI-продуктами Metabase / Looker / Mode как продуктом (UX, безопасность, доступ, именование).
• Промышленное использование инструментов ИИ (Claude, Cursor, GPT), встроенное в вашу рутину, а не просто эксперименты.

ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ

• Миссия: Помогать пользователям жить дольше и здоровее благодаря инновационным продуктам.
• Влияние: Прямое влияние на рост компании при минимальной бюрократии.
• Компенсация: Конкурентоспособная заработная плата и полный социальный пакет.
• Баланс между работой и личной жизнью: Гибкий график работы.
• Профессиональное развитие: Оплата обучения.
• Удаленная работа: Полностью удаленная работа, предпочтительно ±2 часа от CET.
• Льготы: Медицинская страховка, компенсация абонемента в спортзал, поддержка домашнего офиса.