В Finyard мы — это глобальная команда инженеров, специалистов по данным, маркетологов и финансовых экспертов, увлеченных технологиями и инновациями. Мы занимаемся внедрением революционных программных сервисов для людей по всему миру, и делаем это с 2018 года.
Наша миссия — внедрять инновации, запуская современные программные решения в сфере FinTech, предоставляя пользователям по всему миру более простые и быстрые способы совершения транзакций и управления своими инвестициями. Мы стремимся к тому, чтобы каждый выпускаемый нами продукт служил интересам наших пользователей, чтобы по мере нашего роста росли и они.
Мы ищем специалиста по анализу данных (Data Analyst), который присоединится к нашему Data Office и будет распределен в домен продукта. Вы будете тесно сотрудничать с командами Product, Commercial и Engineering для понимания поведения пользователей, оценки и генерации продуктовых гипотез, разработки и анализа экспериментов, улучшения ключевых бизнес- и продуктовых метрик, а также создания масштабируемых аналитических основ, таких как метрики, витрины данных (data marts), дашборды и оповещения.
Ключевые обязанности
Аналитика продукта и инсайты
- Анализ поведения пользователей и продуктовых путей (user journeys) в веб- и мобильных приложениях: воронки, активация, вовлеченность, удержание, монетизация и принятие функций.
- Выявление точек оттока, поведенческих паттернов, фрикционных точек и возможностей для роста, а также их трансформация в действенные продуктовые гипотезы.
- Оценка влияния запусков и изменений продукта, а также объяснение того, что изменилось, почему изменилось и для кого.
Эксперименты и гипотезы
- Работа с командой Product для формулирования и приоритизации гипотез, а также определения измеримых критериев успеха.
- Разработка и анализ A/B-тестов и других экспериментов, включая основные метрики, защитные метрики (guardrails), расчет размера выборки, сегментацию и статистическую интерпретацию.
- Обеспечение того, чтобы результаты экспериментов трансформировались в четкие продуктовые решения и следующие шаги, а не только в статистические выводы.
Метрики и мониторинг продукта
- Определение и поддержание продуктовых KPI и древовидных структур метрик (metric trees), обеспечение единообразных определений в разных командах.
- Разработка дашбордов и аналитических представлений, которые помогают командам Product понимать эффективность без необходимости ручного анализа.
Сегментация и поведенческие исследования
- Создание значимых пользовательских и поведенческих сегментаций на основе этапа жизненного цикла, использования продукта, вовлеченности, монетизации и других релевантных характеристик.
- Анализ различий между когортами и сегментами пользователей для понимания того, какие продуктовые решения работают для кого.
Аналитические основы и качество аналитики
- Формулирование аналитических и бизнес-требований, а также активное участие в создании продуктовых витрин данных (data marts) и наборов данных из единого источника (single-source-of-truth).
- Партнерство с командами Engineering и Data Engineering по отслеживанию событий (event tracking) и инструментации, обеспечение того, чтобы новые функции генерировали надежные и полезные аналитические данные.
- Совершенствование системы продуктовых метрик, включая определения, документацию, владение и согласованность.
Что мы ожидаем (обязательно)
- Опыт работы в анализе данных более 3 лет (опыт в FinTech/продуктовой аналитике является большим плюсом).
- Уверенное владение SQL+Python и практический опыт работы с большими наборами данных.
- Глубокое понимание концепций продуктовой аналитики: воронки, конверсия, удержание, когорты, вовлеченность, монетизация и сегментация.
- Практический опыт A/B-тестирования и анализа экспериментов, включая статистическую значимость, доверительные интервалы, защитные метрики (guardrail metrics) и распространенные источники смещения (bias).
- Опыт работы с инструментами продуктовой аналитики и отслеживанием событий (event-based tracking).
- Умение четко доносить инсайты и сотрудничать с кросс-функциональными заинтересованными сторонами.
- Продвинутый русский и английский языки.
Желательно (nice-to-have)
- Опыт создания аналитических витрин данных (analytical data marts) или работы с рабочими процессами инжиниринга аналитики в стиле dbt.
- Опыт управления отслеживанием событий (event tracking) в веб- и мобильных приложениях.
- Понимание маркетинговой аналитики, привлечения (acquisition) и атрибуции.
Наш технологический стек
- Базы данных: Snowflake, ClickHouse, MySQL, BigQuery
- Системы визуализации: Tableau, HEX
- Инструменты аналитики: Amplitude
- Язык программирования: Python (pandas, numpy, scikit-learn)
- Интерактивные среды: Jupyter Notebook, HEX
