- Страна
- Россия
Старший аналитик данных (Pricing & Payments)
Авито — один из лучших работодателей в РФ с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу над сложным продуктом (Pricing & Payments) с современным стеком и понятными перспективами роста.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Роль требует глубоких знаний в математической статистике и продвинутых методах A/B-тестирования (CUPED, стратификация), что характерно для Senior-позиций в крупных тех-компаниях. Высокая планка ожиданий по стеку SQL/Python и опыту в продуктовой аналитике.
Анализ зарплаты
Зарплата для Senior Data Analyst в Москве в крупных тех-гигантах обычно находится в диапазоне 300-450 тысяч рублей после налогов. Данная позиция соответствует рыночным ожиданиям для топовых IT-компаний.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Авито уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Авито Путешествий, чтобы развивать сложные алгоритмы ценообразования и влиять на рынок краткосрочной аренды!
Описание вакансии
Старший аналитик данных
Грейд: Senior
Стек: SQL, Python, Математика, Статистика, A/B-тестирование, CUPED, Стратификация, BI-инструменты
Мы ищем старшего аналитика данных в продуктовую команду Pricing & Payments направления Авито Путешествий. Команда развивает продукт Авито на рынке краткосрочной аренды. Pricing & Payments управляет це…
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- SQL
- Python
- Mathematics
- Statistics
- A/B Testing
- CUPED
- Stratification
- BI Tools
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка владения методами повышения чувствительности тестов, заявленных в стеке.
Расскажите, в каких случаях использование CUPED более эффективно, чем обычная стратификация, и какие ограничения есть у этого метода?
Оценка понимания специфики ценообразования и платежей.
Какие метрики вы бы выбрали для оценки эффективности новой стратегии динамического ценообразования в сервисе краткосрочной аренды?
Проверка навыков работы с данными и SQL.
Опишите ваш подход к поиску аномалий в данных о транзакциях: как отличить технический сбой от изменения поведения пользователей?
Оценка продуктового мышления.
Как вы будете приоритизировать аналитические задачи, если запросы от команды Pricing и команды Payments поступят одновременно и будут конфликтовать по ресурсам?
Проверка математической базы.