Аналитик данных

Мы – IT-компания, рекламная сеть asoads.com и владельцы мобильных приложений. Мы не занимаемся услугами по написанию кода, а сосредоточены на развитии собственных продуктов.

В связи с активным развитием компании и запуском новых проектов мы ищем сильного аналитика данных, который поможет нам принимать решения на основе данных и находить точки роста бизнеса.

Нам нужен человек, который сможет не просто строить отчёты, а разбираться в данных, находить закономерности, формулировать гипотезы и превращать результаты анализа в конкретные бизнес-решения.

ЧТО ПРЕДСТОИТ ДЕЛАТЬ:

Аналитика бизнеса:

• Анализировать ключевые показатели рекламной сети: traffic, revenue, cost, margin, fill rate, bid rate, win rate, PPR, discrepancy и другие метрики.
• Анализировать эффективность Publisher / Source → Exchange → DSP / Self-Serve.
• Находить причины изменений revenue, spend, маржи и качества трафика.
• Выявлять точки роста и возможности для увеличения revenue и прибыли.
• Проводить анализ по GEO, source, format, device, DSP и другим сегментам.
• Считать экономику новых источников, партнёров и направлений.

Работа с данными:

• Собирать данные из различных систем и приводить их к единому виду.
• Строить и поддерживать дашборды и регулярную отчетность для руководителей и команд.
• Автоматизировать регулярные выгрузки и аналитические задачи.
• Контролировать корректность данных и находить расхождения между системами.
• Формировать единую систему метрик и определений внутри компании.

Взаимодействие с командами:

• Работать совместно с Head of RTB, Project Manager, разработчиками и руководителем компании.
• Отвечать на бизнес-вопросы в формате: «что произошло → почему → что делать».
• Переводить сложные данные в понятные выводы и конкретные рекомендации.
• Помогать командам принимать решения на основе данных, а не субъективных ощущений.

ЧТО МЫ ОЖИДАЕМ ОТ КАНДИДАТА:

• Уверенное знание Python и SQL.
• Опыт анализа больших событийных датасетов.
• Знание математической статистики и теории вероятностей.
• Умение находить зависимости между большим количеством категориальных и числовых признаков.
• Опыт feature engineering и анализа сочетаний признаков.
• Понимание методов классификации, кластеризации и поиска аномалий.
• Опыт работы с моделями типа LightGBM, XGBoost, CatBoost или аналогичными.
• Умение правильно работать с несбалансированными выборками и редкими целевыми событиями.
• Понимание переобучения, утечки целевого признака, статистической значимости и проверки моделей на новых данных.
• Умение отличать реальную закономерность от случайного совпадения.
• Способность самостоятельно сформулировать гипотезу, проверить ее на данных и объяснить результат простым языком.
• Умение превращать результаты анализа в конкретные рекомендации для разработчиков и бизнес-команды.

ВАС ЖДЕТ:

• Возможность построить аналитическую систему быстрорастущей adtech-компании практически с нуля.
• Влияние на развитие бизнеса и участие в принятии ключевых решений.
• Работу с собственными технологическими продуктами: Ad Exchange, антифрод, RTB-инфраструктура, Self-Service.
• Высокую степень автономности и возможность реализовывать свои идеи.
• Команду, которая быстро принимает решения и не перегружена бюрократией.