Product Lead (Analytics & ML)
Оценка ИИСильная команда с отличным образовательным бэкграундом, прибыльный бизнес и прохождение через 500 Startups делают вакансию крайне привлекательной. Локация в Белграде и фокус на ML добавляют баллов для амбициозных специалистов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует редкого сочетания продуктовых навыков и глубокой технической экспертизы (SQL, код, ML). Высокая планка задается основателями из ШАД/МФТИ и спецификой продукта в области сложной аналитики.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, однако для позиции Product Lead в Белграде с фокусом на ML рыночные вилки обычно выше средних по региону из-за высокой сложности задач. Учитывая прибыльность компании, можно ожидать конкурентное предложение.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Product Lead (Analytics & ML) в Adapty
Ребята активно ищут🔥**
*💙*Несколько наших читателей уже получили оффер в эту компанию
*📍*Белград
*💎*Опыт работы с кодом или моделями на уровне, достаточном для самостоятельного принятия технических решений, SQL
*🚀*СEO и ко-фаундер — Виталий Давыдов, выпускник ШАД и МФТИ
Adapty — сервис для аналитики и роста мобильных подписок. В 2020 году стартап прошёл акселератор 500 Startups.
Размер команды — 200+ | Компания прибыльна
Узнать детали: Откликнуться
Откликнуться: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Machine Learning
- Product Management
- Data Analytics
- Python
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка технического бэкграунда, заявленного в вакансии.
Расскажите о случае, когда ваше понимание кода или архитектуры ML-модели помогло избежать ошибки в продуктовом решении.
Adapty работает с мобильными подписками, где LTV является ключевой метрикой.
Как бы вы спроектировали систему предиктивной аналитики LTV для новых пользователей мобильного приложения?
Проверка навыков работы с данными.
Напишите SQL-запрос для расчета Retention 7-го дня по когортам пользователей, оформивших пробный период.
Оценка умения приоритизировать задачи в условиях быстрорастущего стартапа.
Как вы будете выбирать между внедрением новой ML-фичи для прогнозирования оттока и улучшением текущего дашборда аналитики?
Проверка продуктового мышления в B2B SaaS сегменте.
Какие метрики, помимо стандартного MRR, вы считаете наиболее важными для успеха аналитического сервиса как продукта?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
