Head of Analytics (удаленная работа)

Вакансия: Head of Analytics

Описание вакансии

О компании

YouTravel самый крупный русскоязычный маркетплейс авторских туров.

Мы делаем путешествия доступными для всех: собираем вокруг себя лучшую аудиторию и помогаем путешественникам находить классные туры от независимых гидов.

Наша работа это инфраструктура на стыке IT и Travel. С одной стороны, мы вдохновляем путешественников на новые открытия, с другой даём независимым гидам и небольшим агентствам возможность получать клиентов по всему миру.

Мы молодой стартап с крепким духом. В непростой для туризма 2020 год мы выросли в 2 раза, в 2021 в 3,5 раза. В 2022 2025 годах мы побили собственные рекорды по продажам, а в 2026/2027 продолжаем амбициозный рост.

Основной фокус роли

YouTravel.me устроен вокруг бизнес-юнитов по звеньям воронки: Спрос, Реализация, Предложение. Продукт, разработка и аналитика общие функции, люди из них работают внутри юнитов. Решения в юнитах принимаются по данным каждый день, а продакты и руководители всё больше работают с данными сами через AI-агентов.

Ты владелец аналитической функции компании. В ней три направления, и все три твои:

- Аналитика в связке с продуктом. Аналитики закреплены за юнитами и работают вместе с продактами: от гипотезы до посчитанного эффекта. Ты строишь этот процесс, нанимаешь и растишь людей и отвечаешь за качество выводов.
- Self-service для бизнеса и AI-агентов. Данные описаны и устроены так, что агенты получают их точно и делают верные выводы, а бизнес сам отвечает на свои вопросы без аналитика.
- Дата-инжиниринг. Собственная платформа данных, надёжная и с контролем качества, на которой стоят оба направления выше.

В подчинении аналитики, работающие в юнитах, дата-инженерия и подрядчики аналитики. Хранилище и пайплайны в зоне аналитики.

Ключевые обязанности

1. Продуктовая аналитика в юнитах

- Выстроить модель работы аналитика с продактом: discovery, приоритизация, оценка гипотез до старта, дизайн эксперимента, пост-анализ и эффект в деньгах.
- Закрепить процесс с Head of Product как стандарт: когда подключается аналитик, что получает продакт, как результат влияет на решение.
- Распределять аналитиков по юнитам в рамках квот, следить за загрузкой.
- Держать единое ремесло: методы, критерии валидности, дизайн и чтение экспериментов, ревью выводов.
- Вести собственную повестку функции: разбор показателей юнитов и точки роста.

2. Self-service для бизнеса и AI-агентов

- Построить семантический слой: словарь метрик, определения, способ расчёта, витрины с описаниями для агентов.
- Измерять точность агентов: эталонный набор вопросов, регулярная проверка, разбор ошибок, доработка описаний.
- Сделать так, чтобы бизнес сам получал ответы через агентов, дашборды и витрины.
- Определять доступные данные в self-service и обучать бизнес работе с данными.

3. Дата-инжиниринг и качество данных

- Развивать платформу: S3, ClickHouse, Airflow, коннекторы; надёжность, производительность, стоимость.
- Развивать архитектуру хранилища и модель данных, управлять дата-долгом.
- Выстроить контроль качества: алерты на полноту, свежесть, расхождения; процесс реагирования на инциденты.
- Отвечать за корректность данных во всех системах, включая источники других команд; ставить задачи владельцам, следить за сроками, эскалировать.
- Задавать стандарт событий и проверять изменения схем до релиза.
- Оставаться hands-on: SQL, Python, DAG.

Полномочия

- Ставить задачи разработке и продукту на исправление источников данных и инструментирования. Внутри нормы ёмкости под дата-долг приоритет решаешь сам, сверх нормы через ИД, решение в течение рабочего дня.
- Решать, как считается метрика. Исключение метрики из целей и бонусов, их валидирует CFO.
- Останавливать изменение схемы событий, если оно ломает метрики (по закрытому списку оснований).

Управление бюджетом

- Планирование ФОТ аналитики под план волны, контроль расхода по статье и удержание в лимите.
- Бюджет платформы данных, BI и AI-инструментов по месяцам: как расходуется, на чём экономим, что закрываем. Расход по потребителям.
- Инструменты, лицензии и внешние данные внутри своей статьи до согласованного порога.
- Стоимость аналитической инициативы считается до старта и попадает в план статьи.

Найм

- Структура функции: продуктовые аналитики в юнитах и дата-инженерия.
- Найм аналитиков и дата-инженеров, оффер в утверждённой вилке. Планка для продуктового аналитика: понимает бизнес юнита и умеет работать в паре с продактом.
- Грейды, performance-цикл, план развития каждого аналитика.
- Персональная планка: план исправления, испытательный срок, расставание.
- Выбор подрядчиков и приёмка их работы; замена штатных сотрудников на внешних, если это эффективнее.

Требования

Hard skills (обязательные)

- От 5 лет в аналитике, из них от 2 лет руководство командой. Маркетплейс, e-commerce или travel.
- Опыт построения продуктовой аналитики, где аналитики встроены в продуктовые команды: модель работы с продактами, эксперименты, оценка эффекта.
- Продуктовая и маркетинговая аналитика: воронки, юнит-экономика, атрибуция, A/B и оценка эффекта без A/B.
- Опыт построения self-service аналитики: словарь метрик, семантический слой, витрины для бизнес-пользователей.
- Сам строил хранилище и пайплайны: ClickHouse или другое колоночное хранилище, Airflow, S3. Может сам поднять и починить DAG или коннектор.
- Практический опыт контроля качества данных: тесты, алерты, разборы инцидентов, работа с источниками других команд.
- SQL и Python на уровне, достаточном для ревью кода команды.
- Умение говорить с бизнесом в терминах денег и решений.

Soft skills (обязательные):

- Отвечает за результат целиком, включая зоны на стыке с другими командами. Проактивен.
- Партнёр для продакта и руководителя юнита, а не исполнитель запросов.
- Открыто и рано сообщает о рисках.
- Играющий тренер: ведёт людей и сам делает сложную часть.
- Пишет коротко и понятно, вывод на первой строке.

Будет плюсом

- Опыт работы LLM-агентов с данными: описания данных для моделей, text-to-SQL, оценка точности ответов.
- dbt, metrics layer (dbt Semantic Layer, Cube или аналоги).
- Данные CRM (Planfix, amoCRM, Bitrix).
- 152-ФЗ в аналитике: обезличивание, хранение, доступы.

Языки / софт / инструменты

SQL, Python, Airflow, Metabase, AI-инструменты (Claude Code).

Стек компании: S3, ClickHouse, Airflow, Metabase; события собственный сбор событий и Яндекс.Метрика; CRM Planfix.

KPI / Результаты (Success metrics)

Business KPI

- Доля продуктовых инициатив с оценкой эффекта до старта и посчитанным результатом после целевого.
- Количество гипотез аналитики, взятых юнитами в работу, целевого в месяц.
- Доверие бизнеса к данным: квартальная оценка руководителей юнитов и продактов целевого.

Self-service KPI

- Точность ответов AI-агентов на эталонном наборе вопросов целевого.
- Доля вопросов бизнеса, закрытых без аналитика (агенты, дашборды, витрины), целевого.
- Покрытие ключевых метрик словарём и описаниями 100%.

Data KPI

- Доступность BI и пайплайнов целевого (SLA).
- Время обнаружения проблемы с данными целевого; время исправления целевого.
- Покрытие ключевых метрик контролем качества 100%.
- Стоимость платформы данных в пределах бюджета.

Влияние на P&L

- Продуктовые решения с посчитанным эффектом рост GMV и меньше разработки впустую.
- Self-service через агентов быстрее решения в юнитах, аналитики заняты исследованиями, а не выгрузками.
- Раннее обнаружение аномалий снижение потерь выручки.
- Оптимизация стоимости платформы данных снижение расходов.

О нас

YouTravel маркетплейс авторских туров и один из топ-5 проектов 500 Startups.
Аккредитованная IT-компания.