- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Middle Product Analyst
Стабильная компания с 13-летней историей, аккредитация IT, отличный соцпакет (ДМС, доп. дни отпуска) и современный стек технологий. Удаленка по РФ — большой плюс.
Сложность вакансии
Роль требует глубоких знаний математической статистики для A/B-тестирования и владения современным стеком данных (dbt, Airflow, Trino). Дополнительную сложность представляет необходимость работы с legacy-кодом.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Middle Product Analyst в Москве с таким стеком (dbt, Airflow, Trino) рыночный диапазон составляет от 180 000 до 280 000 рублей после вычета налогов. Предложение Flocktory, вероятно, находится в этих пределах, учитывая зрелость компании.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Flocktory уже сейчас
Присоединяйтесь к Flocktory, чтобы развивать платформу персонализации и проводить масштабные A/B-тесты в сильной IT-команде!
Описание вакансии
*🚀 Middle Product Analyst в Flocktory*
Flocktory — аккредитованная IT-компания с in-house разработкой (200+ человек), 13 лет на рынке, растёт в среднем на 70% в год. Платформа для лидогенерации, монетизации и персонализации, помогает пользователям покупать выгоднее, а партнёрам расти.
Задачи:
- Ведение полного цикла A/B-тестов: от формирования гипотез совместно с продуктовой командой и проектирования эксперимента до запуска, мониторинга, анализа и интерпретации результатов;
- Анализ поведения пользователей и сегментов, поиск причинно-следственных связей, формирование инсайтов;
- Поддержка, оптимизация и создание дашбордов для оперативного мониторинга;
- Взаимодействие с командами дата-инженеров, аккаунт-менеджеров, поддержки, продакт-менеджеров;
- Регулярное взаимодействие с большим количеством legacy-кода и его оптимизация.
Требования:
- Опыт от 2 лет в роли продуктового аналитика с фокусом на A/B-тестировании и продуктовых исследованиях;
- Опыт работы в аналитике продукта, digital-маркетинге или user / CRM-аналитике в digital-компаниях (персонализация, триггерные коммуникации);
- Владение математическим аппаратом: понимание статистических критериев и умение подобрать подходящий, знание и применение методов снижения дисперсии в экспериментах;
- Высокий уровень владения SQL: написание сложных запросов с нуля, ежедневное применение SQL в работе;
- Знание Python и библиотек Pandas, NumPy, StatsModels, Scikit-learn;
- Опыт работы с dbt (разработка и поддержка аналитических моделей) и Airflow (мониторинг ETL-моделей);
- Опыт работы с Trino, ClickHouse, DataLens, Metabase;
- Опыт работы с Яндекс.Метрикой;
Условия:
- Удалённый формат работы (по территории РФ); офис в Москве, ст. м. Технопарк;
- 3 дополнительных дня к отпуску каждые полгода для личных вопросов;
- Расширенный ДМС со стоматологией, онкозащитой, восстановлением после ковида, онлайн-поддержкой психолога, страховкой для путешественников;
- 3 корпоратива в год, Random coffee, FlockTalk, книжный клуб, квизы.
*📎* Как откликнуться?
• Вакансия: Откликнуться
• Рекрутер: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- SQL
- Python
- Pandas
- NumPy
- statsmodels
- Scikit-learn
- dbt
- Airflow
- Trino
- ClickHouse
- DataLens
- Metabase
- Yandex.Metrica
- A/B Testing
- Statistics
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия подразумевает полный цикл A/B-тестирования, важно понимать владение методами повышения чувствительности тестов.
Какие методы снижения дисперсии вы использовали в своей практике и в каких случаях они наиболее эффективны?
В требованиях указан dbt, что важно для структурирования аналитического слоя данных.
Расскажите о вашем опыте работы с dbt: как вы организовывали тестирование моделей и документацию?
Работа с legacy-кодом заявлена как регулярная задача.
Как вы подходите к оптимизации сложного унаследованного SQL-кода, чтобы не нарушить логику существующих отчетов?
Flocktory работает с персонализацией и маркетингом.
Какие метрики вы бы предложили отслеживать для оценки эффективности системы лидогенерации и персонализации?
Упоминается взаимодействие с дата-инженерами и продакт-менеджерами.
Опишите ситуацию, когда результаты вашего анализа противоречили ожиданиям продуктовой команды. Как вы выстраивали коммуникацию?
Похожие вакансии
Бизнес-аналитик (HR-TECH)
Бизнес-аналитик
Middle Business Analyst (Digital Banking)
Методолог
Middle Product Analyst
Продуктовый аналитик (middle/middle+)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!