- Страна
- Россия
Аналитик данных
Оценка ИИИнтересные задачи на стыке онлайна и офлайна, известный бренд (часть Dodo Brands) и возможность удаленной работы делают вакансию очень привлекательной.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИТребуется не только владение стандартным стеком (SQL, Python), но и глубокое понимание матстатистики и продвинутых методов оценки (квази-эксперименты), что характерно для уровня Senior.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для аналитика с опытом от 3 лет и знанием продвинутой статистики рыночный диапазон составляет 200 000 – 300 000 рублей. Проекты Dodo Brands обычно предлагают конкурентоспособные условия.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*📊 Аналитик данных—* Drinkit
Удалёнка, ЗП обсуждается скандидатом.
*🗞 Что делать?*
• Дизайн и анализ тестов CVM-цепочек (push, SMS, e-mail, in-app), оценка инкрементального эффекта.
• Сегментация гостей, поиск точек реактивации и роста частоты.
• Дизайн и оценка кампаний, в том числе кампаний на средства маркетингового фонда партнёров.
• Настройка KPI кампаний: прогноз метрик до запуска, сравнение плана и факта после.
• Аналитика performance-маркетинга: атрибуция, CAC, окупаемость каналов.
• Операционная поддержка волн NPS и других опросов.
• Анализ NPS и отзывов, поиск инсайтов, дашборды.
• Исследование аудитории и поведения сегментов, генерация гипотез для маркетинга.
• Разбор вопросов бизнеса, например, почему упали продажи в Екатеринбурге, какая каннибализация возникает при открытии кофейни по соседству, как повлияло повышение цен в Астане.
*💬 Какие требования?*
• Опыт от 3 лет в аналитике, желательно в B2C, e-com, ритейле или маркетинге.
• Сильный SQL, уверенный Python (pandas, визуализация).
• Опыт дизайна и анализа A/B-тестов, знание матстатистики.
• Опыт квази-экспериментов (DiD, synthetic control, causal impact). Нужен там, где рандомизация невозможна: гео-кампании, цены, открытия.
• Понимание маркетинговых метрик: LTV, CAC, retention, инкрементальность, атрибуция.
• Опыт с BI.
*📩 Куда откликаться?*
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- Pandas
- A/B Testing
- Statistics
- Difference-in-Differences
- Synthetic Control
- Causal Inference
- LTV
- CAC
- Retention
- BI
- Data Visualization
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка владения методами оценки, когда невозможно прямое разделение на тестовую и контрольную группы.
Расскажите о вашем опыте применения метода Synthetic Control или Difference-in-Differences. В каких кейсах вы их использовали?
Важно понимать, как кандидат оценивает реальную пользу маркетинга, а не просто корреляцию.
Как вы рассчитываете инкрементальный эффект (uplift) от CRM-кампаний и какие метрики при этом считаете ключевыми?
Проверка бизнес-ориентированности аналитика.
Представьте, что продажи в конкретном регионе упали на 15%. Каков будет ваш алгоритм поиска причин этого падения?
Оценка навыков работы с данными и их подготовки.
С какими сложностями в атрибуции трафика вы сталкивались и как решали проблему перекрытия каналов?
Проверка технической базы.
Напишите SQL-запрос для расчета Retention 2-го месяца по когортам пользователей, совершивших первую покупку в определенный период.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
