Операционный аналитик данных

hirix — это рекрутинговый партнёр по поиску IT-талантов. Мы помогаем компаниям собирать сильные команды, а специалистам находить проекты, где их экспертиза действительно нужна. Подбираем в IT, Digital, AI и ведём каждого кандидата от первого контакта до оффера.

Ищем аналитика внутрь VIP-команды. Задача, разбираться в поведении высокоценной клиентской базы, считать метрики, проверять гипотезы и помогать команде принимать решения на данных. Это не позиция «выгрузил по запросу и забыл»: аналитик работает в связке с операционным менеджментом, сам подсвечивает, что происходит с базой, и погружается в бизнес-логику.

Задачи на этой роли:

• Анализ поведения базы: активность, платежное поведение, отток и реактивация в разрезе сегментов, регионов, менеджеров и продуктов.
• Проверка гипотез: за счет чего метрика выросла или просела и можно ли эффект масштабировать.
• Проактивные подсветы: самостоятельно находить аномалии и точки роста в данных и приносить их команде.
• Поддержка системы сегментации: расчет порогов, распределение базы, анализ поведения сегментов.
• Работа с моделью KPI и мотивации менеджеров: расчеты и валидация показателей эффективности.
• Развитие дашбордов: постановка задач разработке, проверка данных, доработка отчетов под потребности команды.
• Unit-экономика и бонусная логика: стоимость привлечения и удержания клиента, ROI-модели, оценка эффективности бонусов.
• Сервисные запросы: выгрузки и срезы под конкретные задачи команды.

Ожидания от кандидата:

• Сильные технические навыки: уверенный SQL, самостоятельная работа с большими объемами данных.
• Профиль аналитики: опыт в поведенческой и retention/LTV-аналитике на высокоценной или подписочной базе (VIP / RM / retention, финтех, телеком, подписочные модели).
• Аналитическое мышление: докапываться до причин, а не просто отдавать цифры. Понимание, зачем нужна метрика и как ее интерпретировать.
• Проактивность: умение самому формулировать гипотезы и приносить выводы, не дожидаясь готового ТЗ.
• Аккуратность в методологии: разница между накопительными и периодными метриками, корректная работа со снапшотами и когортным анализом.
• Умение доносить результат простым языком: выводы должны быть понятны неаналитикам.
• BI-инструменты: опыт работы с Tableau, Metabase, Retool или аналогами.

Будет преимуществом:

• Отраслевой опыт: опыт в VIP / RM / retention-аналитике именно в iGaming или беттинге.
• Python для аналитики и автоматизации.
• опыт работы с CDP-платформами и триггерными коммуникациями.
• понимание механики программ лояльности.
• опыт построения unit-экономики и ROI-моделей в retention.
• ML-грамотность: модели оттока, прогнозирования и оценки потенциала клиентов.

Условия и возможности:

• Полностью удалённый формат работы;

• Предоставление необходимой техники;

• Регулярные тимбилдинги и дружелюбная атмосфера в профессиональном коллективе

• Оформление по ГПХ

​​​​​​​​​​​​​​Возможно, именно эта возможность станет для вас следующим важным карьерным шагом. Если вам откликается эта роль — отправляйте CV или пишите напрямую, обсудим детали и ответим на все вопросы.