Product Analyst
Оценка ИИИнтересная роль в сфере геймификации с релокацией в Сербию, однако отсутствие указанной зарплаты и названия компании снижают прозрачность предложения.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИТребуется солидный опыт от 3 лет и уверенное владение техническим стеком (Python, SQL), а также глубокое понимание продуктовых метрик и статистики для A/B-тестирования.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Senior Product Analyst в Сербии или при работе на международный рынок, предлагаемый уровень обычно выше среднего по локальному рынку, учитывая требования к Python и статистике.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
**Product Analyst в Сербии
Задачи:**
- Проводить продуктовую аналитику геймификационных механик и оценивать их влияние на поведение и ценность игроков. Строить и анализировать воронки пользовательского пути. Дизайнить и проводить A/B-тесты для оценки влияния механик на D7/D30 retention, engagement, sessions per user и Bonus Cost.
Требования:
- Опыт работы в роли Product/Data Analyst от 3 лет. Уверенное знание SQL и Python. Знание статистических методов, опыт проведения и анализа A/B-тестов.
Условия:
- ЗП по результатам собеседования.
Контакты:
*➖**➖**➖**➖**➖**➖**➖**➖**➖**➖**➖**➖*
*🧩[Более 200 вакансий в день](http://t.me/freelancer_work_bot)🧩*
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- A/B Testing
- Product Analytics
- Statistics
- Retention Analysis
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с ключевыми метриками удержания, указанными в вакансии.
Какие факторы, по вашему опыту, сильнее всего влияют на D7 и D30 retention в геймифицированных продуктах?
Оценка навыков дизайна экспериментов и понимания статистической значимости.
Опишите процесс дизайна A/B-теста для новой механики: как вы определяете размер выборки и длительность теста?
Проверка умения работать с экономикой продукта и затратами на лояльность.
Как вы предлагаете оптимизировать Bonus Cost без ущерба для вовлеченности пользователей?
Оценка технических навыков обработки данных.
С какими библиотеками Python вы чаще всего работаете при анализе результатов экспериментов и почему?
Проверка умения находить узкие места в продукте.
Расскажите о случае, когда анализ воронки пользовательского пути привел к значимому изменению в продукте.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
