yandex
P
Playrix
Страна
Кипр
Зарплата
от 5 000 $
MiddleУдалённоПолная занятость

Product Analyst

ИИОценка ИИ

Исключительное предложение от мирового лидера индустрии с прозрачной вилкой от $5000 net и возможностью удаленной работы. Огромный масштаб данных и прямой импакт на продукт делают эту роль одной из лучших на рынке для аналитиков.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Высокая сложность обусловлена строгими требованиями к математической базе (статистика, тервер) и необходимостью опыта работы с огромными массивами данных (7 ПБ). Ожидается свободное владение продвинутыми методами анализа A/B-тестов и инструментами Big Data.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Анализ зарплаты

Медиана4 500 $
Рынок3 500 $ – 6 500 $
ИИОценка ИИ

Предложенная зарплата от $5,000 net (около $6,000+ gross) находится на верхней границе или даже выше среднерыночных значений для Middle/Senior аналитиков в Европе и СНГ. Учитывая отсутствие фиксированного «потолка», предложение является крайне конкурентоспособным.

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Описание вакансии

tldr: Product Analyst в Playrix, от уровня middle и выше, от $5k на руки/мес и выше, удаленка по миру

Playrix — крупнейший мобильный издатель в Европе, мы стабильно входим в мировую тройку по прибыли. Наш масштаб: 160M+ MAU, 30M+ DAU, $3B annual turnover и 7 ПБ данных.

На проекте можно работать с большой аудиторией, быстрыми LiveOps-циклами и фичами, которые реально меняют ежедневный опыт игроков по всему миру. Продуктовые изменения дают +5% ARPU и выше - а значит, можно видеть реальный бизнес-импакт своей работы.

Задачи:

• проектировать, сопровождать и глубоко анализировать A/B-тесты, используя CUPED, bootstrap и другие статистические методы;

• разбирать нестандартные результаты экспериментов, сегментировать аудиторию и формировать рекомендации для продукта;

• балансировать игровые фичи и события: определять сложность, награды и ключевые параметры механик;

• моделировать поведение игроков и игровую экономику, в том числе при отсутствии исторических данных.

Что важно:

• сильная математическая база - статистика и теория вероятностей;

• опыт продуктовой аналитики и A/B-тестирования от 3х лет;

• уверенные SQL + Python;

• умение связывать анализ с бизнес-результатом и работать в условиях неопределенности.

Стек: Databricks, PySpark, Airflow, Redshift, S3, Tableau, Amplitude.

Формат: full-time; мы remote first, но можно работать в одном из наших офисов в Сербии, Кипре, Армении, Грузии или Казахстане

Компенсация: от $5,000 net. Верхняя граница не фиксирована: готовы гибко обсуждать условия с сильными кандидатами

Подробнее о команде: Откликнуться

Если интересно — пишите Откликнуться

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Навыки

  • SQL
  • Python
  • Databricks
  • PySpark
  • Airflow
  • Amazon Redshift
  • Amazon S3
  • Tableau
  • Amplitude
  • A/B Testing
  • Statistics
  • Probability Theory
  • Bootstrap

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка владения методами повышения чувствительности тестов, упомянутыми в вакансии.

Расскажите, в каких случаях использование CUPED наиболее эффективно и какие ограничения у этого метода вы встречали на практике?

Важно понять, как кандидат работает с данными при запуске абсолютно новых механик.

Как вы будете подходить к моделированию игровой экономики для новой фичи, если по ней еще нет исторических данных?

Проверка навыков работы с большими данными и инструментами из стека компании.

Был ли у вас опыт работы с PySpark или Databricks для обработки данных объемом в несколько терабайт? С какими проблемами производительности вы сталкивались?

Оценка способности кандидата находить скрытые инсайты.

Если A/B-тест показал нейтральный результат на всей выборке, какие шаги вы предпримете для поиска потенциального эффекта в сегментах?

Проверка продуктового мышления и связи аналитики с деньгами.

Приведите пример, когда ваш анализ привел к значительному росту ARPU или другого ключевого бизнес-показателя. Как вы подтвердили причинно-следственную связь?

Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

Похожие вакансии

P
Playrix
Кипрот 5 000 $
более 1000 офферов получено
4.9

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!