Data analyst / Аналитик данных

В expf.ru ищем опытных аналитиков. Мы консультируем продуктовые команды по анализу онлайн и офлайн экспериментов, начиная от сбора данных и заканчивая автоматизацией обработки результатов.

Мы работаем с клиентами из разных отраслей (food, tech, fashion) c широкой спецификой (retail, delivery, it, e-commerce, e-taxi etc. ) и поэтому у нас много интересных задач

Вот пример задач, которые мы решаем каждый день

• A/B-тестирования. Подготовка дизайна эксперимента, анализ, автоматизация. Также приходится исследовать научные публикации в поисках методов решения нетривиальных задач
• Построение аналитической инфраструктуры. Сбор данных из разных источников (счетчики, api и т.п.) и их поставка в БД
• BI и визуализация данных. Подготовка дашбордов для клиента
• Исследования. Поиск точек роста в продукте, описательный анализ данных

С каким стеком работаем?

• Python, R
• SQL. Наши клиенты работают с Clickhouse, Google BQ, Exasol, MySQL и прочими субд
• Git
• Tableau

Что мы ждем от вас

• Знания математической статистики, понимание принципов проверки статистических гипотез. Мы любим проводить эксперименты и ждем от кандидата такую же тягу к чему-то новому в этой области. Здесь не обойтись без понимания особенностей статистических методов оценки метрик и способах их оптимизации
• Умение объяснять сложное простым языком. Потребуется обосновывать свои выводы проектной команде и внешнему клиенту. Доказывать необходимость использования той или иной методологии анализа и уметь находить оптимальные решения
• Знания Python / R.
• Знания какого-либо из диалектов SQL. Стоит отметить, что у наших клиентов совершенно разная инфраструктура (GBQ, AWS, Greenplum, Clickhouse, Exasol и прочие). Не нужно уметь работать с каждой из, но важно погружаться в документацию и находить способы получить необходимые данные
• Стремление к развитию. Мы абсолютно приветственно относимся к отсутствию знаний в каком-либо из скиллсетов. Но ожидаем от кандидата стремление постигать новые вершины, учиться и развиваться в своей области.
• Уметь декомпозировать задачи, структурировать и оптимизировать решения. Мы высоко ценим умение раскладывать сложные задачи на составные части и поиск оптимальных путей их решения.

Было бы плюсом, если у вас есть

• Опыт работы в других консалтинговых компаниях
• Математический бэкграунд: естественнонаучное образование в области статистики и эконометрики
• Знакомство с airflow, unix, docker
• Знакомство с фронт-енд разработкой (js, html, css)

Где мы находимся?

Москва, м. Октябрьская. Работа удаленно обсуждаема