Добавьте страницу в закладки!
Нажмите звёздочку в адресной строке браузера, либо используйте сочетание клавиш " + D"
19 февраля 2026
В команду требуется начинающий аналитик данных, для работы над интересными задачами в сфере онлайн-сервисов. Начиная с проведения различных А Б тестев и заканчивая разработкой моделей и дашбордов.
Обязательным требованием является базовые знания статистики, опыт работы от 1 года или наличия сертификата обучения авторитетных курсов (Яндекс Практикум, Geekbrains).
Обязанности:
Анализ имеющихся отчетов. Создание дашбордов по ключевым метрикам с целью понимания здоровья проекта. Наблюдение и предсказания на основе исторических данных, исследование спадов или роста, которые произошли без видимых причин.
Проведение А/Б экспериментов и различных исследований. Начиная с тестирования вариантов цветов для кнопки оплаты и заканчивая изучением тарифов конкурентов с предложением обновления наших собственных.
Помощь в принятие решения создания новой и затратной доработки для проекта. К примеру, оценить на сколько нам нужна новая мобильная версия, сколько потенциально новых клиентов продаж мы можем привести.
Выгрузка данных по запросам других отделов. К примеру, отделу по работе с клиентами нужны email-адреса партнеров, которые ушли от нас в январе 2026 года.
Изучение аномалий, поиск выбросов, категоризация пользователей. Например, создание моделей для определения читеров и ботов.
Понимание бизнес-процессов и хорошее знание продукта. К примеру, чтобы построить верные гипотезы о поведение пользователей, аналитик должен отлично изучить наш сервис с точки зрения клиента, со всеми его особенностями.
Формирование финальных отчетов о выполненных задачах, с развернутыми ответами.
Требования:
Знание одного любого языка программирования для аналитики, Python или R.
Умение писать свои функции, знание основных профессиональных библиотек (pandas, numpy, scipy, plotly seaborn и др.).
Уверенное умение работы с SQL базами данных.
Составление сложных запросов, понятия различий JOIN-ов, вложенные запросы и группировки.
Знание основ статистики. Термины выбросы , нормальное распределение , p-уровень значимости - не должны вызывать страх и ужас.
Важные личные качества коммуникабельность, въедливость, внимание к деталям и хорошая организованность.
Умение принять сырую задачу и перед началом реализации составить для нее план. Порядок на рабочем столе, в папках отчетах и структуре данных.
Условия:
Возможность удаленной работы.
График работы: 5 дней в неделю, 8 часов + 1 час на перерыв.
Оплачиваемое участие в курсах повышения квалификации, оплачиваемая учебная литература и т.д.
График работы : с 9:00 до 18:00 (+- 3 часа)
