Data Analyst

Cheelee - платформа коротких видео, где пользователи получают деньги за просмотр видео
Подробнее на — cheelee.io

Мы ищем тех, кто готов стать инициатором глобальных изменений и внести свой вклад в развитие нашей индустрии. В данный момент у нас открыта вакансия Data Analyst.

Требования:

• Уверенное знание python (numpy, pandas, sklearn);
• Уверенное знание SQL;
• Умение визуализировать данные большим количеством способов;
• Знание статистики и теории вероятностей на уверенном уровне;
• Опыт продуктовой аналитики, знание как считать продуктовые метрики (Retention, MAU, DAU, Sticky Factor, K-factor, ARPU, etc);
• Понимание классических алгоритмов и структур данных;
• Умение строить и проверять статистические гипотезы, проводить AB-тесты (boostrap, CUPED, stratification, MDE, etc);
• Практический опыт работы в ML.

Желательно:

• Опыт работы с ClickHouse;
• Опыт работы с высоконагруженными системами;
• Опыт поиска аномалий в данных;
• Опыт аналитики финансовых и экономических данных;
• Умение писать production код (python 3.9+);

Задачи:

• Метрики и ad hoc аналитика. Приложение активно развивается, быстро появляются новые фичи. Мы хотим постоянно замерять что происходит с приложением с разных точек зрения. Надо будет придумывать метрики, обсуждать их с product owner'ами, реализовывать в виде онлайн метрик с помощью SQL и python. Для реализации потребуется глубокое погружение в продукт и то как он работает.
• Построение дашбордов. Для отображения метрик мы используем Yandex Datalens. Чтобы метрики строились быстрее - нужно будет проектировать различные Aggregating Merge Trees. Писать SQL, делать визуализацию, презентовать бизнесу.
• Анализ данных и поиск аномалий. В приложении много разных игровых механик с использованием крипто-валюты. Надо будет смотреть на пользовательское поведение с разных сторон, искать аномалии и возможных мошенников. Взаимодействовать с финансовым отделом и делать экономическую аналитику.
• Участие в проведении АБ-тестов. Мы строим свою систему АБ-тестирования. Уже есть первая версия, использующая такие подходы как stratification, CUPED, linearization, bootstrap, delta method, итд. Нужно расширять количество целевых метрик, участвовать в разработке системы АБ-тестирования, участвовать в планировании и анализе АБ-тестов.
• Построение ETL и DWH. Надо будет разобраться в том, что за данные, придумать как их будем складывать в ClickHouse, учитывая то, как потом их надо будет использовать. Писать ETL пайплайны и схемы миграций для загрузки сообщений из Kafka в ClickHouse. На основе этих данных мы будем строить различные метрики.

Условия:

• GPU/CPU сервера в облаке;
• Топовое оборудование и весь необходимый софт;
• Офис в шаговой доступности от метро Добрынинская / Серпуховская;
• Возможность удаленной работы;
• Возможность получения опциона;
• Гибкий график.

Технологии:

Пишем сервисы на python (FastAPI, Faust), go и C++.

Все крутится в AWS. Легкие сервисы разворачиваем в k8s-кластере, ML сервисы в AWS Sagemaker. Раскатываем через Gitlab CI. В питоне активно используем mypy, pylint, flake, isort, bandit - без прохождения линтеров пайплайн не пропустит merge request.

Пользовательские события отправляются сервисами на бэкенде в kafka. Из кафки мы собираем все в ClickHouse используя движок kafka в самом CH. Любое изменение схемы в БД версионируем через миграции. Продуктовые метрики и дашборды строим в Datalens.

Еще используем self-hosted Redis Stack и PostgreSQL

Мониторинг с помощью: prometheus, grafana, sentry, kibana.

Рост:

При желании, можно будет попробовать себя в разных задачах: аналитика, разработка, машинное обучение. В продакшн коде мы проводим подробное код ревью. Готовим статьи на habr. Планируем выступить на конференциях. На регулярных 1to1 мы фокусируемся на профессиональном росте - поэтому каждый занимается помимо того, что тем что нужно бизнесу - еще и тем, что ему интересно и драйвит.