Привет!

На связи Никита, тимлид команды дата-аналитиков в Кошельке.

Кошелёк - это приложение, которое заменяет бумажник с пластиковыми картами. Каждый день наша команда решает сложные задачи, чтобы покупки миллионов людей были проще.

Про нашу аналитику:

В нашем дата-департаменте более 20 человек: крутые аналитики, дата-инженеры и ML-щики. А ещё мы являемся частью Нефинансовых сервисов группы компаний Тинькофф, это означает тесное сотрудничество еще с почти сотней крутейших аналитиков!

Наш стек:

• Clickhouse, Greenplum;
• Python;
• Power BI, Superset;
• ну и конечно, стандартный джентльменский набор в виде Zeppelin, Jupyter Lab, Amplitude, Jira, Confluence.

Какие у нас задачи

Аналитик в Кошельке - это не калькулятор в руках продакта, а его полноценный компаньон и влиятельный участник разработки продукта. Так что нужно быть готовым:

• участвовать во всех процессах дискавери, искать точки роста и влиять на продукт. Помогать определять вектор развития команды, её метрики и долгосрочные цели. Приносить и продвигать свои идеи улучшения продукта, основываясь на данных;
• дизайнить и анализировать эксперименты: у нас хорошо развитая культура АБ-тестирования, все фичи проходят через эксперименты, ничего не выкатывается «на глаз». Есть своя АБ-платформа;
• создавать дашборды и аналитические инструменты: у нас существует чёткий процесс создания дашборда, навигатор отчетов, библиотека метрик;
• стать частью наших обще-аналитических проектов. Чем бы тебе хотелось заняться? Вместе с другими коллегами-аналитиками развивать дискавери во всей компании (внедрять оценку фичей через ROI, организовывать качественный процесс работы с гипотезами и т.п.) или, например, в рамках проекта data informed создавать единую систему инструментария и развивать культуру data-driven?

Чего мы ожидаем от кандидата в нашу команду:

• Отличный уровень SQL: мы собираем более миллиарда событий в месяц, для работы с таким объемом данных нужны базовые знания как работают «под капотом» строковые и колоночные базы данных, умение оптимизировать запросы.
• Уверенное знание мат. статистики и А/Б-тестов: мы не будем просить решать задачки на комбинаторику про цветные носки, нам нужно понимание физического смысла А/Б тестов - знание всех ключевых стат. критериев и границы их применения, умение задизайнить и провести любой эксперимент.
• Знание Python: нужно уметь манипулировать данными любого объёма, автоматизировать базовые аналитические процессы, например, регулярные ETL процессы и алертинги.
• Продуктовое мышление: умение глубоко разобраться в продукте, понять как работают процессы, разложить продукт на интуитивно понятные метрики, найти причинно-следственные связи. Для тебя не должно быть большой проблемой разобраться почему просел ретеншен или какая-нибудь конверсия оказалась ниже прогноза.
• Знание любой BI-системы.

Дополнительно будет круто, если у тебя есть:

• умение понятно и просто объяснять сложные вещи, аргументировать и отстаивать свои идеи;
• глубокие экспертные харды в какой-нибудь области (например, ты хорошо разбираешь в ML или можешь снизить дисперсию выборки в эксперименте пятью разными способами);
• опыт в реальных продуктовых кейсах, когда ты как аналитик смог положительно повлиять на бизнес: вырастил важную метрику, заработал миллион рублей, заранее предсказал что что-то рухнет.

Ну и самое главное - любовь к своей работе, инициативность и заряженность. Этот пункт важнее предыдущих.

Что мы предлагаем:

• очень достойная компенсация + премии, ДМС со стоматологией, оплата обучения, современные офисы, кофе, корпоративы и вот это вот всё;
• свободный график (ограниченный разве что важными встречами), гибридный формат работы, а если ты удалёнщик - будем регулярно возить тебя в Питер и Москву.
• сильное аналитическое сообщество. В Кошельке у тебя будет доступ к трём коммьюнити аналитиков: аналитики Кошелька, аналитики нефинансовых сервисов Тинькофф , все аналитики Тинькофф. У нас куча активностей: стратегические сессии, внутренние и внешние митапы, совместное обучение, встречи неформального общения, игры, тусовки;
• качественные HR процессы. У нас понятная система грейдов, хорошо описанная матрица компетенций, библиотека материалов для развития аналитических скиллов, индивидуальный план развития для каждого аналитика, ревью зп и грейда по результатам работы каждые полгода;
• макбук для работы, если он для тебя важен;
• прекрасные возможности для роста - у нас сложно, но очень интересно! Ты можешь видеть как твоя работа и идеи превращаются в реальную часть продукта.

Я сам рассматриваю резюме из откликов, после чего с тобой свяжется HR, чтобы договориться о звонке.

Буду рад познакомиться!