Мы ищем сильного Analytics Engineer, который поможет построить единую аналитическую систему компании с нуля: объединить ключевые источники данных, выстроить хранилище и витрины, настроить управленческую отчетность и сделать данные надежной основой для решений в продукте, маркетинге и финансах.
Это роль для самостоятельного специалиста, который умеет работать на стыке Data Engineering, BI и бизнес-аналитики: не только строить пайплайны, но и понимать, какие метрики нужны бизнесу, как их правильно считать и как превратить данные в прозрачную систему отчетности.
Чем предстоит заниматься: Построение аналитической инфраструктуры:
Провести аудит текущих источников данных, оценить их качество, полноту и доступность;
Спроектировать архитектуру аналитического контура и единого хранилища данных;
Настроить сбор и загрузку данных из продуктовой базы, платежных систем, CRM, Telegram, партнерской программы, рекламных кабинетов и веб-аналитики;
Построить и поддерживать ETL/ELT-процессы;
Настроить регулярное обновление данных, контроль качества и мониторинг ключевых пайплайнов;
Создать единый источник правды для ключевых бизнес-, продуктовых и маркетинговых метрик;
Документировать источники данных, витрины, модели и правила расчета показателей.
Разработка витрин и моделей данных:
Разрабатывать витрины данных для продуктовой, маркетинговой, финансовой и управленческой аналитики;
Формировать единые определения ключевых метрик: выручка, депозиты, выводы, прибыль, активные пользователи, конверсии, CAC, CPA, ROAS, LTV и другие;
Построить событийную модель пользовательского пути: от клика и регистрации до депозитов, повторных действий и возврата пользователей;
Подготавливать данные для анализа воронок, когорт, retention, повторных депозитов, LTV и эффективности каналов привлечения;
Развивать аналитическую модель экономики платформы: маржинальность кейсов, влияние акций на прибыльность, поведение сегментов пользователей, ключевые риск-метрики.
BI и отчетность:
Разрабатывать и поддерживать BI-дашборды для CEO, CMO, Product и других команд;
Настроить регулярную отчетность по выручке, депозитам, выводам, прибыли, DAU/MAU, маркетинговой воронке и эффективности каналов;
Обеспечить единый подход к расчету метрик, чтобы у разных команд не было разных версий одних и тех же показателей;
Помогать бизнесу формулировать требования к отчетности и приоритизировать аналитические задачи;
Объяснять логику метрик, ограничения данных и результаты аналитики понятным для бизнеса языком.
Развитие аналитики:
Развивать когортный анализ, retention-отчетность, LTV-модели и аналитику эффективности маркетинга;
Подготавливать данные для расчета окупаемости каналов, оценки влияния промо и продуктовых механик;
Участвовать в развитии маркетинговой атрибуции;
По мере развития инфраструктуры готовить данные и участвовать в построении прогнозов трафика, депозитов и выручки.
Требования: Обязательные:
Опыт работы Analytics Engineer, Data Engineer, BI Engineer или Senior Data Analyst от 3 лет;
Экспертный SQL: сложные запросы, CTE, оконные функции, оптимизация запросов, работа с большими объемами данных;
Уверенное владение Python для обработки, трансформации и автоматизации работы с данными;
Опыт построения и поддержки ETL/ELT-процессов;
Опыт работы с Airflow или аналогичными инструментами оркестрации;
Опыт работы с PostgreSQL и ClickHouse;
Опыт работы с BigQuery, Snowflake, Redshift или аналогичными аналитическими хранилищами;
Опыт разработки витрин данных и единого слоя бизнес-метрик;
Опыт работы с BI-инструментами: Tableau, Metabase, Superset, Power BI, Looker Studio или аналогами;
Понимание продуктовых, маркетинговых и финансовых метрик: воронки, конверсии, retention, cohort analysis, ARPU, ARPPU, LTV, CAC, CPA, ROAS, ROI;
Опыт работы с несколькими источниками данных: продуктовые базы, CRM, платежные системы, рекламные кабинеты, веб-аналитика и т.д;
Умение самостоятельно проектировать решения, расставлять приоритеты и доводить задачи до результата;
Умение взаимодействовать с продуктовой, маркетинговой, финансовой и технической командами.
Будет плюсом:
Опыт запуска аналитической инфраструктуры с нуля;
Опыт в iGaming, gaming, marketplace, fintech, e-commerce или другом высоконагруженном digital-продукте;
Опыт работы с платежными системами, транзакционными данными, возвратами и финансовой отчетностью;
Опыт работы с рекламными кабинетами, веб-аналитикой, affiliate-источниками и маркетинговой атрибуцией;
Опыт работы с антифродом, риск-метриками или поведенческими моделями пользователей;
Опыт в аналитике игровой экономики, юнит-экономике или анализе прибыльности механик;
Опыт работы с dbt или аналогичными инструментами трансформации данных;
Опыт подготовки данных для прогнозирования трафика, депозитов, выручки или retention.
Что будет результатом работы: В первые месяцы ты создашь фундамент аналитики компании:
Проведешь аудит источников данных и подготовишь карту ключевых систем;
Предложишь и согласуешь архитектуру аналитического контура;
Запустишь MVP хранилища данных и приоритетные ETL/ELT-процессы;
Сформируешь единый слой ключевых бизнес-метрик;
Подготовишь витрины данных для продукта, маркетинга и финансов;
Запустишь базовые управленческие дашборды для CEO и CMO;
Заложишь основу для когортного анализа, LTV и оценки эффективности каналов привлечения.
Почему мы?
Удалённая работа, гибкий график;
Вовлечённая команда и крутые проекты в игровой индустрии;
