Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Авиасейлс развивает тревел-медиа ПСЖР и работает с направлениями перформанс- и продуктового маркетинга.
задачи
Разбираться с данными из разных источников, проверять их качество, искать причины расхождений, создавать агрегаты данных и помогать подключать новые источники;
Развивать и поддерживать аналитическую инфраструктуру, работать с dbt-моделями, настраивать тесты и алерты, следить за корректностью ключевых данных и метрик;
Поддерживать и дорабатывать отчётность для команд маркетинга, улучшать существующие дашборды, проверять корректность расчётов, автоматизировать отчёты и настраивать разовые выгрузки;
Помогать командам маркетинга с разовыми запросами, строить воронки и когорты, анализировать пользовательские сегменты, считать метрики и проводить исследования;
Анализировать конверсии продуктовой воронки и эффективность лендингов;
Продумывать метрики для новых запусков и работать с продуктовыми событиями;
Проектировать и проводить A/B-тесты;
Подключаться к более сложным и крупным аналитическим проектам, включая оценку эффективности офлайн-активностей;
Общаться с внутренними заказчиками, помогать им разбираться в данных и переводить их вопросы в понятные аналитические задачи.
требования
Опыт работы дата-, продуктовым или маркетинговым аналитиком от 2 лет;
Уверенное владение SQL: JOIN, CTE, оконные функции, агрегации, работа с датами и умение разбираться в чужом коде;
Знание Python на уровне решения типовых аналитических задач: pandas, numpy, базовая визуализация;
Умение проводить EDA, находить аномалии и расхождения, проверять качество данных и делать sanity-check результатов;
Базовое понимание устройства DWH и ETL-процессов;
Знание статистики и понимание принципов A/B-тестирования;
Умение визуализировать данные и работать с BI-инструментами;
Интерес к маркетинговой аналитике и готовность погружаться в её специфику;
Способность переключаться между разными задачами и контекстами и самостоятельно разбираться в новых данных и инструментах;
Будет плюсом опыт работы с dbt, Airflow, Spark SQL, PySpark, R и данными рекламных кабинетов.