data analyst

Сервис помогает пользователям открывать, пробовать и покупать ароматы без долгосрочных обязательств, предлагая доступ к более чем 1000 дизайнерских парфюмов каждый месяц.

• Анализировать данные о поведении клиентов, маркетинге и веб-активности по разным цифровым каналам;
• Оценивать эффективность маркетинговых кампаний, экспериментов и ключевых показателей результативности;
• Искать возможности для улучшения возврата инвестиций, эффективности привлечения и показателей цифрового маркетинга;
• Готовить инсайты, рекомендации и понятные отчеты для команд маркетинга, продукта и руководства;
• Проектировать и поддерживать системы измерения веб-данных: отслеживание событий, логику атрибуции, планы отслеживания;
• Строить дашборды, визуализации данных и регулярные отчеты для маркетинга и менеджмента;
• Анализировать тренды цифрового маркетинга, эффективность медиа и сигналы привлечения клиентов;
• Работать с инженерами над отслеживанием событий на сайте и в продукте, внедрением GTM, пользовательскими событиями и проверкой данных;
• Взаимодействовать с инженерами данных по конвейерам данных, их качеству и согласованности в аналитических инструментах и BI-платформах.

• Опыт работы от 3 лет в маркетинговой, продуктовой или аналитике данных;
• Уверенное знание статистики и дизайна экспериментов: А/Б-тестирование, проверка гипотез, причинно-следственное мышление;
• Сильный SQL и опыт работы с большими структурированными и полуструктурированными наборами данных;
• Практический опыт взаимодействия с инженерными командами по отслеживанию событий и внедрению аналитики;
• Практический опыт работы с Google Tag Manager, пользовательскими событиями, проверкой данных или аналогичными инструментами;
• Опыт работы с инструментами цифровой аналитики и BI: GA4, Mixpanel, Amplitude, Looker, Tableau или аналогами;
• Умение связывать метрики с бизнес-результатом, а не только строить отчеты и дашборды;
• Опыт программирования на Python или R;
• Сильные навыки письменной и устной коммуникации;
• Свободное владение английским языком (уровень Upper-Intermediate и выше);
• Будет плюсом опыт работы с облачными хранилищами данных (Snowflake, BigQuery, Redshift), знание современного стека аналитики и инструментов трансформации данных (например, dbt), понимание моделей атрибуции, инкрементального тестирования или моделирования маркетингового микса, а также опыт применения LLM и API для аналитических задач.

• Работа вне РФ и РБ;
• Рабочий график с 6:00 до 14:00 по времени США (с 14:00 до 22:00 по времени Грузии).