Название вакансии: Менеджер по продуктовой аналитике
Что вы будете делать
- Нанимать, развивать и поддерживать команду продуктовой аналитики по монетизации. Определять долгосрочное видение и создавать условия для их успеха. Поддерживать мотивацию, развивая среду, где амбициозные цели приводят к значимым победам.
- Информировать и формировать стратегию модели подписки Preply, платежных операций, опыта планирования занятий учащимися, а также того, как репетиторы устанавливают свою доступность.
- Осваивать динамику взаимодействия репетиторов/учащихся на различных этапах пути пользователя (бронирование, управление подпиской, платежи и т. д.).
- Продвигать стратегические проекты, которые изменят наше использование данных и наше понимание пользователей и бизнеса. Способствовать грамотности в области данных и самостоятельной аналитике в организации.
- Обеспечивать точное измерение влияния наших продуктовых инициатив и оптимальную приоритизацию дорожной карты продукта.
- Тесно сотрудничать с нашей командой инженеров данных и аналитики для определения стандартных методологий, инструментов и лучших практик для вашей команды.
- Участвовать в определении событий отслеживания, метрик вовлеченности и ключевых показателей эффективности.
Что нужно для успеха
- Опыт руководства и управления командами аналитики и науки о данных более 3 лет, с подтвержденным опытом наставничества, менторства и развития талантов, дополненный 4-летним практическим опытом в качестве индивидуального контрибьютора в области аналитики.
- Продемонстрированная способность устанавливать высокие стандарты, повышать технический уровень и прививать культуру ответственности, любознательности и непрерывного обучения.
- Опыт в определении стратегии команды, установлении приоритетов и согласовании целей аналитики с общекорпоративными бизнес-целями.
- Опыт работы с платформами для экспериментов, определением отслеживания, а также дизайном и оценкой A/B-тестирования.
- Практический опыт применения передовых методов аналитики (например, причинно-следственный анализ, предиктивное моделирование, методы атрибуции) и прочное знание SQL, Python/R и BI-платформ (таких как Amplitude, Looker, Snowflake, Data Bricks или аналогичных).
- Подтвержденная способность управлять изменениями, внедряя эксперименты и аналитику в продуктовую культуру с творческим подходом и проактивной позицией в отношении генерации гипотез, быстрого тестирования и итераций.
- Страсть к получению инсайтов и любознательность в отношении поведения пользователей и бизнес-метрик. Творческий подход и проактивная позиция в отношении создания и оценки новых гипотез.
Приятно иметь
- Предыдущий опыт работы на маркетплейсах и/или в цифровых бизнесах (B2B, B2C, B2B2C).
- Предыдущий опыт работы в бизнесе с подпиской или в платежной команде.
- Фундаментальные знания предметной области Gen-AI и машинного обучения, чтобы иметь возможность помогать PM и командам при разработке и внедрении функций на основе ИИ.
Почему вам понравится работать в Preply
- Открытая, совместная, динамичная и разнообразная культура;
- Щедрое ежемесячное пособие на уроки на Preply.com, бюджет на обучение и развитие, а также отпуск для саморазвития;
- Конкурентоспособный финансовый пакет с акциями, отпуском и медицинской страховкой;
- Не в Барселоне? Мы предлагаем привлекательный пакет релокации, чтобы присоединиться к нам в нашем хабе Preply в Барселоне;
- Доступ к бесплатным платформам поддержки психического здоровья;
- Доступ к партнерским оздоровительным и тренажерным центрам Gympass по всей Испании для продвижения и поддержки благополучия и физического здоровья;
- Возможность раскрыть потенциал учащихся и репетиторов посредством изучения и преподавания языков в 175 странах (и их число растет!).
Описание команды
Команда Data помогает Preply принимать лучшие решения для нашего бизнеса, учащихся и репетиторов, создавая ориентированную на данные организацию и лучшие продукты на основе данных. Будучи менеджерами данных, мы глубоко вовлечены в работу с людьми, бизнесом, продуктами, маркетингом и технологиями. В партнерстве с менеджерами продуктов мы ищем бизнес-возможности и используем их для вывода компании на новый уровень. Все члены команды Product Analytics, входящие в состав кросс-функциональных команд (примерно 3-6), будут подчиняться данной позиции.
Технический стек
Практический опыт применения передовых методов аналитики (например, причинно-следственный анализ, предиктивное моделирование, методы атрибуции) и прочное знание SQL, Python/R и BI-платформ (таких как Amplitude, Looker, Snowflake, Data Bricks или аналогичных).
