Старший аналитик данных в команду Private Users
Оценка ИИАвито — один из лучших работодателей в РФ с сильной инженерной культурой и огромными объемами данных. Работа в команде Private Users дает возможность напрямую влиять на ключевой продукт компании, используя современный стек технологий.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция Senior требует не только отличного владения SQL и Python, но и глубокого понимания продуктовых метрик, методологии A/B-тестирования и опыта в создании моделей персонализации. Высокий уровень ответственности за опыт миллионов пользователей Авито предполагает наличие серьезного бэкграунда в аналитических исследованиях.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции Senior Data Analyst в крупных российских тех-гигантах (BigTech) уровень компенсации обычно находится в диапазоне 300 000 – 450 000 рублей после налогов. Авито традиционно предлагает конкурентные условия, соответствующие или слегка превышающие рыночные медианы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Старший аналитик данных в команду Private Users
Грейд: Senior
Стек: SQL, Python, A/B-тестирование, аналитические исследования, витрины данных, трекшен-модели, пользовательская сегментация, модели персонализации
Команда Private Users отвечает за опыт частных пользователей на Авито — покупателей и продавцов. Мы находим узкие места во взаимодействии с платформой, проводим исследования, определяем, что можно улу…
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Python
- A/B Testing
- Data Modeling
- Data Analysis
- Segmentation
- Personalization
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка методологической грамотности в экспериментах.
Расскажите о самом сложном A/B-тесте в вашей практике: как вы выбирали метрики, рассчитывали размер выборки и интерпретировали противоречивые результаты?
Оценка навыков проектирования данных.
Как бы вы спроектировали витрину данных для анализа долгосрочного удержания (retention) новых продавцов на платформе?
Проверка продуктового мышления и работы с сегментацией.
Какие признаки вы бы использовали для сегментации частных пользователей Авито, чтобы выделить наиболее лояльное ядро покупателей?
Оценка опыта в персонализации.
Какую роль аналитик данных играет в разработке моделей персонализации совместно с ML-инженерами? Приведите пример из опыта.
Проверка умения находить инсайты.
Как вы подходите к поиску «узких мест» в пользовательском пути, если основные продуктовые метрики остаются стабильными?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
