Вакансии в городе Санкт-Петербург

Понимание процессов Data Governance: Data Quality, инструмента Business Glossary, Data Catalog и владение практикой их разработки и применения.

Создание процесса по постепенному развитию областей знаний Data governance, начиная с инструмента и процессов работы с Business Glossary, Data Catalog...

Свободное владение инструментами работы с данными (BI-системы, SQL, Python и др.). Опыт работы с продуктовыми командами и глубокое понимание...

Отвечать за результат и качество аналитических продуктов. Улучшать инфраструктуру для контроля качества и стабильности данных. Выстраивать процессы, которые влияют на...

Знание основ математической статистики и основных методов расчета A/B тестов. Уверенное владение SQL. Умение превращать потребности бизнеса в аналитические...

Унифицировать метрики между командами аналитики. Исследовать, какую метрику и таргет поставить, как KPI, чтобы метрика одновременно была и чувствительной, и...

Опыт проведения А/В тестов. Знание основ математической статистики. Уверенное владение и опыт разработки на Python. Уверенное владение SQL.

Дизайн контролируемых экспериментов, в том числе придумывание новых метрик. Реализация эффективных расчётов сложных метрик. Продумывание и реализация механик оценки стат.

Опыт работы аналитиком данных/продуктовым аналитиком от 3-х лет. Знание основ математической статистики и основных методов расчета A/B...

Исследование поведения пользователей при взаимодействии с поиском. Аналитика и интерпретация проводимых экспериментов по улучшению поиска. Предварительная аналитика и сопровождение ML...

Уверенное владение SQL (у нас Clickhouse) и Python. Знание математической статистики и опыт проведения A/B-тестов. Умение быть партнером...

Создание дэшбордов и поддержка текущей системы отчетности по всем метрикам клиентского сервиса. Поиск точек роста для бота поддержки: помощь с...

Знание основ математической статистики и принципов A/B-тестирования. Уверенное владение SQL и Python. Опыт построения дашбордов и визуализации метрик.

Аналитика качества пользовательского опыта в сервисе на основании данных о проигрывании, ошибках и иных измеримых дефектах, влияющих на пользователя.