Инженер по аналитике

Краткое содержание:

Совместно с нашим руководителем BI отвечайте за всю аналитическую функцию Formula — наполовину конструктор, наполовину исследователь, в одном лице. Это не инженер данных и не продуктовый аналитик, а редкий полнофункциональный специалист по данным, который делает и то, и другое без промежуточной команды, используя современный стек (Snowflake, dbt, Python, Dagster, Metabase) с интегрированным в повседневную работу ИИ.

Кого мы ищем:

• Человека, который был самым сильным специалистом по данным в небольшой команде и готов сделать это снова — с мандатом совладельца, а не исполнителя.
• Прагматичного конструктора, а не инженера, одержимого ремеслом: выпускает модель, которая окупается, а не диаграмму архитектуры.
• Любознательного исследователя, который приходит в комнату с ответом, а не с дашбордом — и может оспорить вопрос, если он неверен.
• Комфортно чувствующего себя в среде без устоявшихся процессов: самостоятельно формулирует запрос, ориентируется в неопределенности без подсказок.
• Относится к инструментам ИИ как к ежедневному множителю, а не как к новинке — уже использует Claude / Cursor / GPT в своей работе.

Что вы будете делать:

• Владеть и развивать dbt-проект — проектировать слой данных, писать производственные модели, оптимизировать тяжелые запросы, обеспечивать достоверность хранилища.
• Создавать и запускать конвейеры в Dagster для данных из продуктов, маркетинга (Facebook Ads, Google Ads, атрибуция) и финансов.
• Проводить сквозные анализы, которые меняют решения в области роста, продукта, маркетинга и финансов — от вопроса через SQL до рекомендации.
• Совместно с руководителем BI разрабатывать аналитическую дорожную карту: что мы измеряем, что автоматизируем, от чего отказываемся.
• Внедрять инструменты ИИ в аналитический рабочий процесс для повышения производительности команды, а не просто для галочки.

Обязательно:

• Практический гибридный опыт: лично писал dbt-модели и проводил анализы, которые влияли на бизнес-решения.
• Сильные навыки SQL и dbt в современном хранилище данных (Snowflake, BigQuery, Redshift или Databricks); способность спроектировать слой данных с нуля.
• Python на уровне конвейеров и аналитических ноутбуков — pandas, прикладная статистика, легкое ML там, где это оправдано.
• Статистическая грамотность, которую вы можете обосновать — A/B-тестирование, инкрементальность, корреляция против причинно-следственной связи обработаны правильно.
• Русский язык для повседневной работы с командой.

Желательно:

• Опыт работы в соло или парной команде по данным — без процессов, без комитетов, справлялись с хаосом самостоятельно.
• Глубокое понимание работы платного привлечения (Facebook Ads API, Google Ads, модели атрибуции), где вы реально влияли на CAC или LTV.
• Прогнозирование, финансовое моделирование или юнит-экономика — особенно прогнозирование LTV и когортное моделирование.
• Производственное использование инструментов ИИ (Claude, Cursor, GPT), интегрированное в вашу рутину, а не просто экспериментальное.

Что мы предлагаем:

1. Вдохновляющая миссия: Помогать пользователям жить дольше и здоровее с помощью инновационных продуктов.
2. Влияние: Прямое влияние на рост компании при минимальной бюрократии.
3. Привлекательная компенсация: Конкурентоспособная заработная плата и комплексный пакет льгот.
4. Баланс между работой и личной жизнью: Гибкий график работы.
5. Профессиональное развитие: Компенсация обучения.
6. Удаленная работа: Полностью удаленная работа, с предпочтением кандидатов, находящихся в пределах ±2 часов от CET.
7. Льготы: Медицинская страховка, компенсация членства в спортзале, поддержка домашнего офиса.