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
Kolesa Group строит классифайды для миллионов пользователей. Её продукты помогают людям и бизнесам продавать и покупать автомобили, недвижимость, товары и услуги.
задачи
Анализировать показатели приложений и сайтов для принятия продуктовых решений;
Помогать бизнесу с формированием, приоритизацией и реализацией стратегии;
Контролировать и оценивать внедрение новых продуктовых функций с помощью экспериментов;
Искать инсайты в большом объёме данных для формирования продуктовой стратегии;
Погружаться в процессы discovery вместе с продакт-менеджерами, исследователями, дизайнерами и разработчиками;
Визуализировать данные, создавать отчёты и делать выводы;
Формулировать и проверять гипотезы с помощью A/B-тестов, экспериментов Causal Inference и Causal ML;
Работать с инженерами DWH и обеспечивать качество системы данных;
Использовать инструменты ML для понимания и решения бизнес-задач и построения ML-решений;
Разрабатывать и изучать новые методики анализа данных в продукте.
требования
Уверенно владеть SQL и иметь опыт работы с Python;
Иметь опыт применения аналитики для решения бизнес-задач;
Уметь связывать бизнес-контекст и аналитический контекст в обоих направлениях;
Глубоко понимать проведение экспериментов, включая A/B-тестирование, Causal Inference и продвинутые методы;
Иметь опыт в продуктовой аналитике и понимать ключевые метрики;
Будет плюсом опыт работы со стеком Google Cloud или другими облачными хранилищами, знания BI-систем, опыт работы с ETL и системами оркестрации, включая Airflow, опыт применения ML для аналитических или бизнес-задач.
условия
Зарплата 1 300 000 – 1 700 000 ₸;
Соцпакет на выбор: здоровье, образование, билеты и другое;
Прозрачный рост, грейды и индивидуальные планы развития;
Помощь иногородним сотрудникам с переездом;
Участие в митапах, конференциях и тренингах;
Программа менторства, внутренние курсы и профессиональное сообщество;
Гибридный формат работы;
Пополнение личного кабинета на сайтах Kolesa.kz и Krisha.kz;
Скидки на фитнес, языковые курсы и медицинские услуги;