Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior Data Analyst в iGaming-компанию
Привлекательная вакансия для опытных аналитиков благодаря удаленному формату, работе на растущем рынке LATAM и возможности реализовать масштабный проект с нуля без бюрократии. Сдерживающим фактором может быть только узкая специализация (iGaming).
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованием обязательного опыта в iGaming и необходимостью строить аналитическую инфраструктуру практически с нуля. Роль предполагает полную автономность и глубокую экспертизу как в техническом стеке, так и в бизнес-метриках.
Анализ зарплаты
Зарплата в вакансии не указана, но для позиции Senior Data Analyst в международном iGaming-секторе рыночные ожидания обычно выше средних по рынку РФ. Учитывая сложность задач и регион LATAM, компенсация должна соответствовать верхнему уровню Middle-Senior грейда.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас
Если вы готовы строить аналитику с нуля в динамичном iGaming-проекте, откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
*🖥* Senior Data Analyst в iGaming-компанию
Международная iGaming-компания, активно развивающаяся на рынках LATAM, ищет Senior Data Analyst , который станет ключевым аналитическим экспертом проекта.
*🟡*Чем предстоит заниматься:
— Разобраться в существующих источниках данных и выстроить единую систему аналитики;
— Создать и развивать дашборды для Product, Marketing, CRM, Payments, Finance и Management;
— Разрабатывать и оптимизировать SQL-запросы для расчета ключевых бизнес-метрик (GGR, NGR, LTV, ARPU/ARPPU, Retention, Conversion, Deposits и др.);
— Анализировать поведение игроков, когорты, маркетинговые кампании и A/B-тесты;
— Автоматизировать отчетность и аналитические процессы;
— Выявлять аномалии, узкие места и точки роста, самостоятельно инициируя исследования;
— Формулировать гипотезы и давать рекомендации, влияющие на продуктовые и бизнес-решения;
— Контролировать качество данных, корректность расчетов и логику метрик;
— Помогать руководителям принимать решения на основе аналитики, а не интуиции.
*🟡*Мы ожидаем:
— Обязательный опыт работы в iGaming
— Опыт на позиции Senior Data Analyst / BI Analyst / BI Lead от 3 лет;
— Отличное знание SQL (сложные запросы, оконные функции, оптимизация);
— Уверенное владение Python для анализа данных;
— Опыт работы с BI-инструментами (Apache Superset, Power BI, Tableau, Metabase или аналогами);
— Понимание принципов DWH, ETL и работы с большими объемами данных;
— Отличное знание ключевых метрик iGaming (GGR, NGR, Retention, LTV, Deposits, Conversion и др.);
— Умение самостоятельно строить систему аналитики и выбирать оптимальные инструменты;
— Опыт создания управленческой отчетности и аналитических дашбордов;
— Аналитическое мышление, системность, инициативность и внимание к деталям.
*🟡*Будет большим преимуществом:
— Опыт построения аналитической инфраструктуры с нуля;
— Понимание специфики онлайн-казино и sportsbook;
— Опыт разработки BI-архитектуры и внедрения автоматизированной отчетности;
— Умение визуализировать данные так, чтобы они были понятны каждому участнику бизнеса.
*🟡*Мы предлагаем:
— Полностью удаленный формат работы;
— Конкурентную заработную плату (обсуждается индивидуально);
— Возможность построить аналитическую систему практически с нуля и влиять на стратегические решения компании;
— Современный стек аналитических инструментов;
— Минимум бюрократии, быстрые решения и свободу в выборе подходов;
— Международную команду и динамичный продукт на рынке LATAM.
Хочешь влиять на развитие продукта через данные, а не просто строить отчеты?
*🖱*Отклик: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- SQL
- Python
- Apache Superset
- Power BI
- Tableau
- Metabase
- DWH
- ETL
- A/B Testing
- Data Visualization
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики индустрии и умения работать с ключевыми финансовыми показателями.
Как вы рассчитываете NGR и какие основные статьи расходов должны быть учтены при переходе от GGR к NGR в iGaming?
Оценка навыков работы с данными и понимания жизненного цикла игрока.
Какие методы вы используете для прогнозирования LTV на ранних этапах жизни когорты в условиях высокой волатильности данных?
Проверка технической экспертизы в оптимизации процессов.
Опишите ваш опыт оптимизации тяжелых SQL-запросов в DWH: с какими проблемами производительности вы сталкивались и как их решали?
Оценка способности выстраивать процессы с нуля.
С чего вы начнете аудит текущих источников данных и построение единой системы аналитики в новой компании?
Проверка продуктового мышления.
Приведите пример, когда ваш анализ данных привел к конкретному изменению в продукте или маркетинговой стратегии, которое дало измеримый результат.
Похожие вакансии
Data Аналитик (Senior)
Data инженер
Senior Data Analyst
Аналитик по данным (Senior)
Python разработчик (DWH/Data Engineer)
Senior Аналитик КХД (DWH)
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!