Продуктовый аналитик
Оценка ИИИнтересный проект в сфере AI/Phygital с возможностью удаленной работы из любой точки мира. Четкие требования и современный стек (Amplitude, Metabase) делают вакансию привлекательной для опытных 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
Оценка ИИТребуется серьезный опыт (от 3 лет) именно в SaaS и экспертное владение Amplitude, что сужает круг подходящих кандидатов. Работа с JSONB в SQL также предполагает продвинутый технический уровень.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для продуктового аналитика с опытом 3+ года в международном SaaS-проекте рыночные вилки обычно начинаются от 250 000 рублей. Верхняя граница может существенно варьироваться в зависимости от локации компании и валюты выплат.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Продуктовый аналитик Phygital+
Местоположение: Весь мир
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 21.09.2026
Требования:
• 3+ года в продуктовой/BI-аналитике, преимущественно в SaaS/subscription
• Уверенный SQL (PostgreSQL, оконные функции, работа с JSONB)
• Amplitude на экспертном уровне
• Уверенная работа с Metabase
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Nikita Ivanov
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- PostgreSQL
- Amplitude
- Metabase
- SaaS
- BI Analysis
- Product Analytics
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия ориентирована на SaaS/subscription, поэтому важно понимать специфику LTV и оттока.
Как бы вы сегментировали пользователей в Amplitude для выявления факторов, влияющих на удержание (retention) в подписочной модели?
В требованиях указана работа с JSONB, что часто встречается при хранении событий или метаданных.
Расскажите о вашем опыте работы с типом данных JSONB в PostgreSQL: в каких случаях это эффективно, а в каких — нет?
Metabase — основной инструмент визуализации в данной роли.
Как вы организуете дашборды в Metabase, чтобы они оставались понятными для стейкхолдеров при большом количестве метрик?
Проверка навыков работы с оконными функциями, указанными в требованиях.
Приведите пример использования оконных функций для расчета времени между первым и вторым целевым действием пользователя.
Проверка продуктового мышления.
Какие ключевые метрики вы бы внедрили для мониторинга здоровья AI-продукта на ранней стадии?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
