Product analyst in content

Описания нет

• Исследовать поведение пользователей и искать точки роста продукта на данных: например, как фото, описания, доступность номеров влияют на конверсию и бронирования;
• Оценивать потенциальный эффект продуктовых инициатив и готовить рекомендации, которые помогают команде решить, что делать в первую очередь;
• Участвовать в A/B-тестах на всех этапах: помогать с дизайном, считать результаты, формулировать выводы. Там, где тест невозможен, оценивать эффект методами causal inference;
• Следить за «здоровьем» продуктовых метрик: строить дашборды, настраивать алерты, разбираться в причинах аномалий;
• Оформлять исследования в отчёты, понятные менеджменту, и делиться находками с командой;
• Автоматизировать регулярную отчётность и выгрузки, чтобы команды могли сами отвечать на типовые вопросы без участия аналитика.

• Опыт от 1 года в продуктовом анализе;
• SQL: джойны, агрегации, подзапросы и CTE, оконные функции;
• Python для анализа данных: pandas, numpy, визуализация (matplotlib, seaborn или plotly), статистические тесты (scipy, statsmodels);
• Знание теории вероятностей и математической статистики: проверка гипотез, p-value, доверительные интервалы, ошибки I и II рода;
• Понимание, как устроен A/B-тест и как интерпретировать его результаты;
• Умение собрать простой ETL-процесс для внутреннего запроса команды;
• Опыт использования AI-инструментов в анализе: генерация гипотез, ревью кода, EDA. При этом результат проверяется самостоятельно, и есть понимание, когда на AI полагаться нельзя;
• Умение структурно излагать мысли: сначала главный вывод, затем аргументы.
• Будет плюсом: Опыт дизайна A/B-тестов, знакомство с CUPED; Знакомство с causal inference или ML; Tableau или другая BI-система; Опыт в e-commerce, маркетплейсах или travel; Профильное образование (математика, статистика, прикладная математика и информатика, экономика) в ведущих вузах: ВШЭ, МФТИ, МГУ, СПбГУ и других

• Условий в вакансии нет