- Страна
- Кипр
- Зарплата
- от 5 000 $
Product Analyst
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.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
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
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.
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.

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.

