Вакансия: Аналитик платформы экспериментов
Описание вакансии
Циан публичная IT-компания, крупнейший в России сервис для поиска недвижимости, входит в мировой топ-10.
Больше 20 лет мы помогаем быстрее решать вопросы с жилой и коммерческой недвижимостью: найти, оценить, купить, снять, продать, сдать и оформить сделку без рисков. Мы делаем сервисы, которые помогают владельцам недвижимости, застройщикам, агентам и обычным людям оптимизировать рутину поиска и продаж.
cian.ru это большой и сложный продукт, в котором представлено несколько типов недвижимости и типов сделки, а также есть множество сервисов, информационных материалов и собственное медиа.
Ежемесячная аудитория около 18,7 млн. человек. Растить число пользователей и решать их проблемы помогают уже больше 1000
О роли
Мы ищем Data Analyst в команду, которая отвечает за развитие
внутренней A/B платформы. Роль включает поддержку сервисов
автоподсчёта результатов, исследовательскую аналитику,
разработку аналитических бэкенд-сервисов и библиотек, а также
создание визуализаций для аналитиков/продактов.
Задачи, которые нужно решать
- Поддержка A/B платформы как внутреннего сервиса для
продуктовых команд: решение инцидентов, обеспечение
стабильности пайплайнов расчётов (Airflow), поддержка расчётных
библиотек и метрик. - Развитие логики автоматических расчётов: масштабирование,
оптимизация вычислений, улучшение удобства использования. - Поддержка и развитие внутренних библиотек для расчёта A/B-
тестов Контроль корректности статистических методов,
реализованных в платформе (power, MDE, корректировки, guardrail-
метрики и др.). - Разработка и поддержка мониторингов и health-checks платформы
(качество данных, SRM, полнота расчётов, аномалии метрик). - Участие в проектировании аналитической архитектуры платформы
Взаимодействие с Data Engineering и ML Platform командами по
вопросам данных, витрин и пайплайнов. - Консультации и обучение продуктовых аналитиков работе с
платформой, интерпретации результатов и выбору метрик. - Поддержка документации, гайдлайнов и best practices.
Наш будущий коллега
- Имеет опыт работы от 2-ух лет в роли Дата аналитика/Аналитика-разработчика/Data Scientist'а.
- Владеет SQL и любой из BI систем (FineBI, Tableau, QlikSense, и т.п.).
- Уверенное владение Python для аналитических задач: разработка
библиотек, написание модульного и повторно используемого
кода (PySpark, Pandas, NumPy, Matplotlib/Plotly/Seaborn, SciPy, Statsmodels). - Базовое понимание A/B тестирования и причинно-следственного
анализа. - Знание теории вероятностей и математической статистики.
- Имеет базовые навыки настройки процессов автоматической обработки данных (с поддержкой Airflow).
- Есть понимание ETL-процессов и работы с хранилищами данных (DWH).
Что мы предлагаем:
- Удаленную работу с возможностью приходить в офис в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске. В офисе кухни, оборудованные всем необходимым, а также снеки, фрукты, кофе и чай, бесплатная авто и вело парковки. Тихие комнаты, где можно сосредоточиться над задачей или просто отдохнуть в тишине, массажное кресло и массажный шлем, мягкая зона с Play Station;
- Большие возможности для роста и развития: в первые месяцы у каждого сотрудника есть ментор, после появляется личный план развития и возможность прокачивать soft/ hard skills на практике, обучении, конференциях;
- ДМС с первого рабочего дня (со стоматологией, госпитализацией, страховкой выезжающего за пределы нашей страны);
- 5 day off в год, помимо основного отпуска;
- Кафетерий льгот: у каждого сотрудника есть денежный депозит 25000 рублей можешь оплатить им абонемент в фитнес, обучение, развлечения, консультации психолога и других специалистов, купить вещи или подарки для себя и своей семьи;
- Доплата за 10 дней больничного: Циан компенсирует 10 рабочих дней больничного в год после прохождения испытательного срока. Если ты проведёшь на официальном больничном две недели, ты не потеряешь в доходе, оклад за месяц будет выплачен полностью.
Этапы интервью
Общее знакомство по телефону с рекрутером на 30 минут
Техническое интервью на 1,5 часа с лидом команды
Финал. Для нас очень важно взять в команду человека, с котором мы будем сходиться в ценностях. Не готовы здесь уступать даже в случае кандидатов с подходящими навыками и опытом.
И, наконец, оффер!
