Аналитик данных / Data Analyst (A/B-тестинг)
Оценка ИИПривлекательная вакансия с конкурентной заработной платой для московского рынка и четко очерченным стеком технологий. Гибридный формат работы в Москве является стандартом для крупных компаний, что обеспечивает хороший баланс.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубоких знаний в области A/B-тестирования и специфического стека технологий (Greenplum, ClickHouse), а также солидного опыта именно в ритейле или e-commerce. Высокая планка по SQL и Python делает отбор достаточно строгим.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата до 300 000 рублей соответствует верхнему сегменту рынка для Middle+/Senior аналитиков данных в Москве. Это конкурентное предложение, учитывая требования к знанию специфических инструментов вроде Greenplum и AppsFlyer.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Аналитик данных / Data Analyst (A/B-тестинг)
Зарплата: до 300 000 ₽/мес
Местоположение: Москва
Формат работы: Гибрид
Опубликована: 10.11.2026
Требования:
• Опыт в CRM-аналитике 2–3+ года в ритейле / e-commerce
• Уверенный Python, продвинутый SQL
• Яндекс Метрика, AppsFlyer, AppMetrica
• PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Natalia Kovaleva
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- A/B Testing
- Python
- SQL
- PostgreSQL
- ClickHouse
- AppsFlyer
- CRM Analytics
- Greenplum
- Yandex Metrica
- AppMetrica
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия сфокусирована на A/B-тестировании, поэтому важно понимать, как кандидат выбирает метрики и определяет длительность теста.
Как вы рассчитываете необходимый размер выборки для A/B-теста и какие методы используете для проверки статистической значимости результатов?
Работа предполагает использование Greenplum и ClickHouse, что требует понимания различий в архитектуре БД.
В каких случаях для аналитических задач вы предпочтете ClickHouse вместо PostgreSQL, и как это повлияет на написание ваших SQL-запросов?
Требуется опыт в CRM-аналитике. Работодателю важно знать, как аналитик помогает бизнесу удерживать клиентов.
Расскажите о вашем опыте сегментации клиентской базы. Какие метрики (LTV, Churn Rate, Retention) были ключевыми в ваших проектах?
Упоминание AppsFlyer и AppMetrica предполагает работу с мобильным трафиком.
С какими основными проблемами атрибуции в мобильных приложениях вы сталкивались и как их решали с помощью AppsFlyer?
Python заявлен как уверенный навык для анализа данных.
Какие библиотеки Python вы чаще всего используете для автоматизации отчетности и визуализации результатов экспериментов?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
