Head of analytics in travel

YouTravel — самый крупный русскоязычный маркетплейс авторских туров. Мы делаем путешествия доступными для всех: собираем вокруг себя лучшую аудиторию и помогаем путешественникам находить классные туры от независимых гидов. Наша работа — это инфраструктура на стыке IT и Travel. Ты — владелец аналитической функции компании. В ней три направления, и все три твои: аналитика в связке с продуктом, self-service для бизнеса и AI-агентов, дата-инжиниринг.

• Выстроить модель работы аналитика с продактом: discovery, приоритизация, оценка гипотез до старта, дизайн эксперимента, пост-анализ и эффект в деньгах.
• Закрепить процесс с Head of Product как стандарт: когда подключается аналитик, что получает продакт, как результат влияет на решение.
• Распределять аналитиков по юнитам в рамках квот, следить за загрузкой.
• Держать единое ремесло: методы, критерии валидности, дизайн и чтение экспериментов, ревью выводов.
• Вести собственную повестку функции: разбор показателей юнитов и точки роста.
• Построить семантический слой: словарь метрик, определения, способ расчёта, витрины с описаниями для агентов.
• Измерять точность агентов: эталонный набор вопросов, регулярная проверка, разбор ошибок, доработка описаний.
• Сделать так, чтобы бизнес сам получал ответы через агентов, дашборды и витрины.
• Определять доступные данные в self-service и обучать бизнес работе с данными.
• Развивать платформу: S3, ClickHouse, Airflow, коннекторы; надёжность, производительность, стоимость.
• Развивать архитектуру хранилища и модель данных, управлять дата-долгом.
• Выстроить контроль качества: алерты на полноту, свежесть, расхождения; процесс реагирования на инциденты.
• Отвечать за корректность данных во всех системах, включая источники других команд; ставить задачи владельцам, следить за сроками, эскалировать.
• Задавать стандарт событий и проверять изменения схем до релиза.
• Оставаться hands-on: SQL, Python, DAG.
• Ставить задачи разработке и продукту на исправление источников данных и инструментирования. Внутри нормы ёмкости под дата-долг приоритет решаешь сам, сверх нормы — через ИД, решение в течение рабочего дня.
• Решать, как считается метрика. Исключение — метрики из целей и бонусов, их валидирует CFO.
• Останавливать изменение схемы событий, если оно ломает метрики (по закрытому списку оснований).
• Планирование ФОТ аналитики под план волны, контроль расхода по статье и удержание в лимите.
• Бюджет платформы данных, BI и AI-инструментов по месяцам: как расходуется, на чём экономим, что закрываем. Расход по потребителям.
• Инструменты, лицензии и внешние данные — внутри своей статьи до согласованного порога.
• Стоимость аналитической инициативы считается до старта и попадает в план статьи.
• Структура функции: продуктовые аналитики в юнитах и дата-инженерия.
• Найм аналитиков и дата-инженеров, оффер в утверждённой вилке. Планка для продуктового аналитика: понимает бизнес юнита и умеет работать в паре с продактом.
• Грейды, performance-цикл, план развития каждого аналитика.

• От 5 лет в аналитике, из них от 2 лет руководство командой. Маркетплейс, e-commerce или travel.
• Опыт построения продуктовой аналитики, где аналитики встроены в продуктовые команды: модель работы с продактами, эксперименты, оценка эффекта.
• Продуктовая и маркетинговая аналитика: воронки, юнит-экономика, атрибуция, A/B и оценка эффекта без A/B.
• Опыт построения self-service аналитики: словарь метрик, семантический слой, витрины для бизнес-пользователей.
• Сам строил хранилище и пайплайны: ClickHouse или другое колоночное хранилище, Airflow, S3. Может сам поднять и починить DAG или коннектор.
• Практический опыт контроля качества данных: тесты, алерты, разборы инцидентов, работа с источниками других команд.
• SQL и Python на уровне, достаточном для ревью кода команды.
• Умение говорить с бизнесом в терминах денег и решений.
• Отвечает за результат целиком, включая зоны на стыке с другими командами. Проактивен.
• Партнёр для продакта и руководителя юнита, а не исполнитель запросов.
• Открыто и рано сообщает о рисках.
• Играющий тренер: ведёт людей и сам делает сложную часть.
• Пишет коротко и понятно, вывод на первой строке.
• Будет плюсом: Опыт работы LLM-агентов с данными: описания данных для моделей, text-to-SQL, оценка точности ответов; dbt, metrics layer (dbt Semantic Layer, Cube или аналоги); Данные CRM (Planfix, amoCRM, Bitrix); 152-ФЗ в аналитике: обезличивание, хранение, доступы

• Условий в вакансии нет