Data Analyst (A/B-тестинг)
Оценка ИИИнтересная роль для опытного аналитика с фокусом на продукт и маркетинг. Гибридный формат в Москве и работа с современным стеком (ClickHouse, Greenplum) делают вакансию привлекательной.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИТребуется глубокая экспертиза в CRM-аналитике именно в ритейле, а также владение широким стеком технологий (Greenplum, ClickHouse) и математическая база для проведения A/B-тестов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая роль соответствует рыночному уровню для Middle+/Senior аналитиков в Москве. В ритейл-секторе зарплаты для специалистов с опытом в A/B-тестах и CRM-аналитике обычно находятся в диапазоне 200-300 тысяч рублей.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data Analyst (A/B-тестинг)
Требования:
Опыт в CRM-аналитике 2–3+ года в ритейле / e-commerce. Уверенный Python, продвинутый SQL. Яндекс Метрика, AppsFlyer, AppMetrica. PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse. Понимание CRM-коммуникаций и промо-кампаний. Анализ временных рядов, pre/promo/post, контрольные группы. Опыт A/B-тестов. Высшее математическое / техническое.
Локация:*📍*Москва, гибрид.
Контакт для отклика: Откликнуться +CV
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- A/B Testing
- Python
- SQL
- PostgreSQL
- ClickHouse
- AppsFlyer
- Time Series Analysis
- CRM Analytics
- Greenplum
- Yandex Metrica
- AppMetrica
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания методологии оценки эффективности маркетинговых активностей.
Как вы выбираете размер контрольной группы для оценки эффективности CRM-рассылки?
Оценка технических навыков работы с большими данными.
В чем основные различия при написании аналитических запросов в ClickHouse по сравнению с PostgreSQL?
Проверка умения работать с инструментами атрибуции.
С какими сложностями вы сталкивались при расхождении данных между AppsFlyer и внутренней базой данных?
Оценка навыков статистического анализа.
Какие статистические критерии вы используете для анализа результатов A/B-тестов при работе с метриками конверсии?
Проверка бизнес-ориентированности.
Опишите ваш опыт проведения pre-post анализа: как вы отделяете эффект от промо-акции от сезонных колебаний?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
