Senior Product Analyst в команду Активации
Оценка ИИСильная продуктовая компания с мировым именем, четко очерченная зона ответственности (Активация) и высокий уровень технической культуры. Вакансия предлагает работу над социально значимым продуктом с использованием продвинутых аналитических инструментов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая планка требований (от 5 лет опыта) и необходимость глубокого владения не только SQL/Python, но и методами причинно-следственного вывода (causal inference) в B2C мобильном продукте.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, однако для позиции Senior Product Analyst с опытом от 5 лет в крупном международном B2C продукте рыночный диапазон составляет 350 000 – 500 000 рублей после налогов. Продукты уровня Findmykids обычно предлагают конкурентные условия, соответствующие верхней границе рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🚀 Senior Product Analyst в Findmykids, команда Активации*
Findmykids — один из крупнейших FamilyTech-продуктов в мире, гео-трекер с функцией родительского контроля. Решают, как сделать детскую безопасность умной, а не тревожной.
Задачи:
- Владеть end2end аналитикой Активации. Путь пользователя до ценности — территория ответственности. Знаешь здоровую амплитуду метрик и замечаешь риски раньше, чем это станет проблемой для команды;
- Находить причины, а не симптомы. Разбираться, как пользователи ведут себя в новых семейных сценариях, почему уходят и возвращаются в первые дни использования приложения. Превращать это в понимание, на которое команда может опереться, чтобы действовать;
- Ломать гипотезы и оставлять сильные. A/B-тесты и causal inference — инструменты. Цель — найти те изменения, которые реально двигают метрики, и довести их до прода;
- Быть голосом данных в приоритизации. Вместе с PM определять, какие инициативы дадут наибольший эффект, и направлять ресурсы команды туда, где они окупятся.
Текущие стримы команды Активации:
- Кастомизированный онбординг и оптимизация воронки первой сессии;
- Удержание первых 3 дней;
- Возврат пользователей (Переустановщики);
- Направление, которое можешь предложить и заоунить ты.
Требования:
- Опыт в продуктовой аналитике B2C mobile-продуктов от 5 лет;
- Техническая база: сильный SQL (сложные запросы, оконные функции, оптимизация) и уверенный Python (pandas, statsmodels / scipy);
- Продуктовое мышление: опыт работы с продуктом, данными и разработкой как с цельным бизнес-контуром;
- Партнёрская позиция: самостоятельность, ведение процесса от и до, умение защищать решения цифрами и менять мнение, когда данные говорят обратное;
- Успешные кейсы влияния на продукт.
*📎* Как откликнуться?
• Вакансия: Откликнуться
• Рекрутер: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- Pandas
- statsmodels
- SciPy
- A/B Testing
- Causal Inference
- Product Analytics
- Mobile Analytics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка продуктового мышления и умения работать с воронкой активации.
Расскажите о самом успешном кейсе оптимизации онбординга: какие метрики были целевыми и как вы подтвердили причинно-следственную связь?
Оценка навыков работы с удержанием (Retention).
Как вы анализируете Retention первых 3 дней и какие специфические паттерны поведения в эти дни обычно коррелируют с долгосрочным LTV?
Проверка технической экспертизы в A/B-тестировании.
В каких случаях вы бы предпочли методы causal inference стандартному A/B-тестированию при оценке продуктовых изменений?
Оценка навыков приоритизации и взаимодействия с PM.
Опишите ситуацию, когда данные противоречили интуиции продакт-менеджера. Как вы выстраивали коммуникацию и какое решение в итоге было принято?
Проверка опыта работы с мобильной спецификой.
С какими особенностями мобильной аналитики (атрибуция, задержка данных, специфика сторов) вы сталкивались при анализе возврата пользователей-переустановщиков?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
