Аналитик платформы экспериментов

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!