Data & Analytics Lead
Оценка ИИОтличная возможность для профессионального роста в роли Lead с возможностью влиять на бизнес. Ограничением является только специфическая локация.
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 ИИВысокая сложность обусловлена ролью 'первого' аналитика, что требует навыков построения процессов с нуля, а также жестким географическим ограничением (Латинская Америка).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для позиций Data Lead в Латинской Америке сильно варьируется в зависимости от страны (например, Бразилия vs Мексика) и того, является ли компания международной. Указанный диапазон соответствует рыночным ожиданиям для опытных специалистов в этом регионе.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Data & Analytics Lead tapouts
Местоположение: Латинская Америка
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 02.10.2026
Требования:
• Сильный опыт в продуктовой, бизнес-аналитике или analytics engineering
• Продвинутый SQL и работа с неидеальными данными из разных систем
• Опыт с воронками, когортным анализом, retention, churn, CAC и LTV
• Опыт построения аналитических моделей данных в современном DWH
Важно:
*⚠️* Только для кандидатов из Латинской Америки
О компании:
tapouts нанимает первого Data & Analytics Lead — строить аналитический фундамент для роста, продукта и коучинга.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться в LinkedIn
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Analytics Engineering
- Data Modeling
- DWH
- Product Analytics
- Cohort Analysis
- Retention
- LTV
- CAC
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с инфраструктурой данных с нуля.
Как бы вы спроектировали архитектуру DWH для tapouts на начальном этапе, учитывая данные из разрозненных систем?
Оценка понимания ключевых бизнес-метрик.
Какие подходы вы используете для расчета LTV и CAC в условиях неидеальных или неполных данных?
Проверка навыков Analytics Engineering.
Расскажите о вашем опыте работы с dbt или аналогичными инструментами для трансформации данных. Как вы обеспечиваете качество данных?
Оценка способности влиять на продукт через данные.
Приведите пример, когда ваш анализ воронки или когорт привел к конкретным изменениям в продукте или стратегии роста.
Проверка лидерских качеств и автономности.
Как вы планируете приоритизировать задачи аналитики, будучи единственным специалистом в этой области на старте?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
