аналитик данных в подписочных сервисах

Международная распределённая команда, больше 50 человек. Работаем в сфере сетевых интернет-технологий: подписочная модель, сотни тысяч пользователей в десятках стран, часть кода открыта. Про инфраструктуру честно: она складывалась по мере необходимости. Единой модели данных, документации и понятного source of truth пока нет; Matomo и Superset используются, часть данных живёт в отдельных источниках. Поэтому первая задача — провести аудит и спроектировать систему, на которую дальше можно опираться. Ищем человека, который возьмёт аналитику на себя как функцию.

• Провести ревью текущего состояния: где пробелы, что считается неверно, какие работы нужны и в каком порядке.
• Описать сбор данных и довести до внедрения: схема событий, параметры, правила валидации, конфигурация Matomo. Это техническое задание для разработчиков, включая приёмку результата.
• Собрать сквозную воронку установка → активация → оплата → продление так, чтобы цифры сходились между источниками, и выстроить воспроизводимый расчёт unit-экономики по доступным каналам, гео и платформам — вместе с пониманием того, что мы вообще можем достоверно атрибутировать, а что нет.
• Перевести Superset в управляемое состояние: слой витрин, зафиксированные определения метрик, понятная актуальность данных, алерты на аномалии.
• Автоматизировать ручное: выгрузки, сверки, регулярные отчёты.
• Выстроить процессы: ключевые метрики, регулярный разбор, проверка гипотез, процесс экспериментов с нуля.
• Работать с текущим аналитиком — ставить задачи, ревьюить. Дальше оценить, сколько людей нужно функции, и участвовать в подборе.

• Уверенный SQL: оконные функции, когорты, воронки, понимание, почему запрос тормозит.
• Python для обработки данных и автоматизации.
• Проектирование данных с нуля: схема событий, модель данных, а не работа с готовыми витринами.
• Опыт написания технических спецификаций для разработки.
• Инженерные привычки: код в репозитории, версионирование, тесты на данные.
• Подписочные метрики: retention, churn, когорты, атрибуция, LTV.
• Автономность. Задачи приходят как проблема, а не как ТЗ.
• Будет плюсом: Matomo; Superset; dbt; опыт экспериментов; английский; Инструменты — если чего-то из списка нет, но есть база и инженерные привычки, откликайтесь

• Полный удаленный режим, гибкость по часовым поясам.
• Полностью оплачиваемый отпуск и оплачиваемые больничные.
• Сейчас работаем на Matomo и Superset. Видите, что задача требует другого инструмента, — приходите с аргументами, мы готовы менять стек.
• Формат оформления обсуждаем.
• Вознаграждение обсуждаем на собеседовании: ориентируемся на рынок и квалификацию.
• Небольшая распределённая команда, минимум бюрократии. У вас будет реальная автономия в том, как выстраивать функцию: от приоритетов и стандартов до инструментов и развития команды.