У процесі масштабування продукт «обростає» великою кількістю даних. Бізнес має їх приборкати, аби працювати ще ефективніше. Тоді на роботу запрошують дата-аналітиків, вакансії для яких ми й хочемо запропонувати у першому літньому дайджесті. Гортайте до кінця та шукайте можливості для себе!
Data Analyst (вакансія закрита)
Аби обійняти цю посаду, потрібно мати мінімум рік досвіду в ролі Product Analyst, Web Analyst чи Data Analyst, працювати з SQL, а також вміти самоорганізовуватися. У кандидаті цінуватимуть вміння презентувати аналітичні результати за допомогою Tableau, Power BI та знання Python. Серед робочих завдань — A/B-тестування нових продуктових фіч, автоматизація процесів, визначення проблемних місць та точок росту, детальне дослідження поведінки користувачів.
Data Engineer (вакансія закрита)
Приєднуйтеся до команди OBRIO, чиїм флагманським продуктом є астрологічний застосунок Nebula — світовий лідер за кількістю завантажень у своїй ніші. Новий Data Engineer посилить мобільну команду, долучиться до побудови та підтримки нової структури. На цій позиції фахівець зможе самостійно формувати повну архітектуру та впливатиме на процес побудови ETL. Навички, які знадобляться — знання Python в контексті створення ETL data pipelines (Pandas, pyodbc), автономна робота зі сторонніми API, розуміння побудови архітектури баз даних, досвід роботи з хмарними сервісами, а також із середовищем зберігання та обробки «великих» даних.
Технологічний стек: Vertica, PostgreSQL, MySQL, BigQuery, Python, Git, а ще — Firebase, Amplitude, AppsFlyer, Google Analytics.
Від кандидата на цю позицію команда очікує володіння інструментами SQL, Python і Tableau. Серед особистих якостей оцінять вміння пояснювати складні речі простими словами, працювати в умовах невизначеності, проактивність та здатність брати на себе відповідальність. Хороша новина для світчерів: якщо маєте бекґраунд у маркетингу, фінансах чи інвестиціях, ця посада також для вас. У детальнішому описі вакансії за посиланням ви знайдете приклади завдань, склад команди маркетингової аналітики та інші умови роботи.
Marketing Data Analyst (вакансія закрита)
Команда Genesis Growth Accelerator будує унікальну модель роботи з перспективними продуктами — інвестує в проєкти на ранніх етапах, масштабує та допомагає створювати успішні компанії. Головне завдання на цій посаді — допомогти команді маркетингу ефективно працювати з рекламним трафіком завдяки інсайтам на основі даних. Також потрібно буде розвивати автоматизовану систему для аналітики та оптимізації трафіку, шукати точки зростання — у наявних продуктах й MVP на нових ринках. Знадобиться від року досвіду, знання Python (NumPy, Pandas) на середньому рівні, базове розуміння ключових маркетингових показників, а перевагою буде досвід роботи з SQL та API, інструментами для контролю ефективності трафіку, а також сервісами веб- і мобільної аналітики Similar Web, Sensor Tower, AppMagic.
Вакансії партнерів
Продукт стартапу Codefinity — освітня платформа для навчання програмування. Окрім створення навчального контенту, аналітики найкращих на ринку навчальних програм та роботи з фідбеком користувачів, посада передбачає розробку інструментів та побудову процесів для оптимізації роботи та пошук способів гейміфікації курсів, вікторин і завдань. Серед вимог — знання Python чи R, навички управління проєктами, розуміння принципів та підходів Data Science.
Ще один аналітик у команді Codefinity буде знаходити закономірності в поведінці користувачів на всіх етапах життєвого циклу, створить статистичні моделі для прогнозування конверсії, утримання та інших ключових показників, а також попрацює над системою рекомендацій, яка допоможе користувачам знайти найкращий контент. Для цього йому знадобляться знання Python, SQL та Excel, академічна освіта в галузі математики/статистики/комп'ютерних наук та англійська мова рівня Upper Intermediate та вище. Перевагою будуть знання економіки.
Data Analyst (вакансія закрита)
Solidgate — це B2B-платформа у сфері онлайн-платежів, команда якого будує фінтех-екосистему для швидких, безпечних та вигідних прийомів оплат в усьому світі. Шукають дата-аналітика, який покращить декілька внутрішніх сервісів, а саме: систему маршрутизації транзакцій між банками, скорингову модель оцінки підозрілих транзакцій та сервіс оптимізації регулярних списань для клієнтів, що працюють за моделлю підписок. Найкраще з завданням впорається фахівець з 2+ роками досвіду, технічною освітою, вмінням працювати з BI системами та знанням SQL.
Технічний стек: Python (Keras, Pandas, Numpy, Matplotlib, Prophet), SQL, Tableau, AirFlow, Git, Elasticsearch, Grafana.
Що почитати про роботу з даними:
Майже у всіх вакансіях з цієї підбірки є вимога — знання SQL. Це повноцінна мова розробки чи примітивний інструмент для вибірки даних? У чому різниця між SQL та NoSQL? Чому знати конструкції та селекти не дорівнює знати SQL? У матеріалі за посиланням відповідаємо на ці питання та спростовуємо найпоширеніші міфи індустрії.
Технічний матеріал, де послідовно та без води розповідають, як використовувати SQL для отримання вибірок з декількох джерел з потрібними обмеженнями, в потрібному вигляді й розрізах. Корисно для ознайомлення тим, хто вчиться працювати з SQL або володіє ним на початковому рівні.