Middle Product Analyst
Привлекательная позиция в крупном продукте с возможностью удаленной работы. Четкие требования и понятный стек задач делают вакансию отличным вариантом для Middle-специалиста, стремящегося к масштабируемым задачам.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Требуется солидный опыт (от 3 лет) и умение работать с большими данными (многомиллионная аудитория). Основная сложность заключается в необходимости проявлять высокую проактивность и самостоятельно находить инсайты, а не просто выполнять задачи по ТЗ.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, однако для Middle Product Analyst в Казахстане (Алматы) при работе на крупные продукты рыночный диапазон составляет от 800 000 до 1 300 000 KZT (в эквиваленте USD). Данная позиция соответствует средним рыночным ожиданиям для специалистов с опытом от 3 лет.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
Middle Product Analyst
Местоположение: Алматы
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 27.10.2026
Требования:
• От 3 лет опыта в продуктовой аналитике
• Глубокое понимание продуктовых метрик и пользовательского поведения: conversion, retention, funnels, cohorts
• Проактивность и ownership: умение самостоятельно находить проблемы и возможности для роста продукта
• Критическое мышление: способность ставить под сомнение гипотезы и аргументированно отстаивать решения
О компании:
Крупный digital-продукт с многомиллионной аудиторией. Формат: полностью удалённо или гибрид в Алматы.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- Product Analytics
- Conversion
- Retention
- Funnel Analysis
- Cohort Analysis
- A/B Testing
- Critical Thinking
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания ключевых метрик для продукта с большой аудиторией.
Какие метрики вы бы считали приоритетными для оценки здоровья продукта с многомиллионной аудиторией и почему?
Оценка навыков работы с когортами и удержанием пользователей.
Расскажите о случае, когда ваш анализ когорт помог выявить причину падения Retention. Какие действия были предприняты?
Проверка критического мышления и умения работать с гипотезами.
Как вы поступите, если результаты A/B теста противоречат вашей первоначальной гипотезе, но бизнес настаивает на внедрении фичи?
Оценка проактивности и ownership.
Приведите пример, когда вы самостоятельно обнаружили проблему в продукте через данные и довели её решение до реализации.
Проверка технического подхода к анализу воронок.
Как вы сегментируете воронку конверсии, чтобы найти наиболее узкие места в пользовательском пути?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

