Product Data Analyst

Сейчас мы ищем сотрудника на позицию Product Data Analyst (ETL, ML), который станет частью нашей команды.

Вы попадёте в продуктовую команду av.by, которая готовит требования к новому функционалу и анализирует уже реализованные решения. Это не классическая аналитическая роль: кроме дашбордов и A/B-тестов здесь много работы с данными «под капотом» — ETL и витринами. Примерное соотношение: 60% — аналитика, 30% — data engineering, около 10% — ML. Задачи с машинным обучением появляются нечасто, но они интересные, и если вам хочется в эту сторону расти, такая возможность будет.

Вы будете плотно работать со всеми юнитами компании и поможете развивать в компании data-driven-подход к принятию решений.

Кто мы?
av.by — крупнейший автомобильный классифайд в Беларуси по количеству объявлений и самая узнаваемая (top of mind) площадка в своей нише. Более 140 млн просмотров в месяц — нас посещает почти четверть аудитории Байнета.

Чем предстоит заниматься:

Аналитикой:

• анализировать эффективность изменений в продукте;
• проектировать, настраивать и анализировать A/B-тесты;
• участвовать в планировании нового функционала;
• поддерживать существующие и создавать новые дашборды;
• готовить ad-hoc-выгрузки и исследования под задачи бизнеса.

Data engineering:

• разрабатывать и поддерживать ETL-процессы и пайплайны данных;
• проектировать витрины данных для аналитики и отчётности;
• следить за качеством и консистентностью данных;
• документировать системы аналитики и источники данных.

Иногда:

• участвовать в небольших ML-задачах: от подготовки данных до оценки качества модели.

Что для нас важно:

• уверенный SQL: оконные функции, сложные джойны, оптимизация запросов;
• Python для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy;
• опыт работы с MySQL или другой реляционной СУБД (PostgreSQL, MS SQL и т. п.);
• опыт построения ETL-процессов или пайплайнов данных;
• хорошее знание математической статистики, понимание дизайна экспериментов;
• опыт работы с BI-системами (у нас DataLens);
• внимательность к деталям: вы перепроверяете результаты (свои и чужие);
• умение выстраивать кросс-функциональную коммуникацию: задавать вопросы, подсвечивать сложные моменты и аргументированно отстаивать свою позицию.

Будет плюсом:

• опыт работы с Elasticsearch и Kibana;
• базовое понимание машинного обучения (scikit-learn, градиентный бустинг, метрики и валидация моделей). Если с ML вы пока не работали, но уверенно владеете всем остальным, смело откликайтесь: это не критично, разберёмся вместе;
• опыт с оркестраторами (Airflow, Dagster) и dbt;
• Git, Docker на базовом уровне;
• использование ИИ-инструментов в повседневной работе.

Что мы предлагаем:

• задачи, которые реально влияют на продукт и результатами которых пользуется 70% вашего окружения;
• возможность расти в аналитике и инженерии данных, а при желании попробовать себя в ML;
• сильный и профессиональный коллектив;
• гибридный формат работы;
• ежеквартальные бонусы за выполнение оговорённых задач;
• ежегодную индексацию зарплаты с учётом роста навыков и опыта;
• оформление по ТК РБ;
• расширенный соцпакет: профессиональную литературу, оплату семинаров, тренингов, конференций и многое другое.