Продуктовый аналитик

Москва, Россия
Сеньор • Тимлид/Руководитель группы
Аналитика, Data Science, Big Data • PostgreSQL • Oracle • ClickHouse • Web аналитика • Product аналитика • Tableau • Аналитик • AppMetrika • Google Tag Manager • Google Analytics • Яндекс.Метрика • Amplitude • Python
Удаленная работа • Работа в офисе
Опыт работы какой-то есть
от 350 000 ₽
Есть файл резюме (защищен)
О себе

На данный момент Продуктовый аналитик.

Мои компетенции и опыт

Стек: Экспертиза: продуктовая аналитика, A/B-тестирование, CUPED, Стратификация, продуктовые метрики, монетизация, сегментация пользователей, retention, когортный анализ. 

Стек: SQL (ClickHouse, PostgreSQL, Oracle, BigQuery), Python, Airflow, ETL, DataLens, Superset. Трекинг: AppMetrica, Яндекс.Метрика, GA4, MyTracker, GTM. 

Дополнительные системы: Yandex Cloud, Yandex Object Storage, Git, Jira, Confluence. Столото - продукт с многомиллионной пользовательской аудиторией, высоконагруженной инфраструктурой. Аналитические решения влияли напрямую на revenue-метрики и эскалировались на уровень C-Suite.

- Выступал наставником для аналитиков и смежных специалистов: помогал в проектировании аналитических решений, проведении исследований, выборе методологии анализа и развитии профессиональных компетенций. Участвовал в передаче знаний и формировании единых подходов к работе с данными внутри подразделения.

- Разработал модель поведенческой сегментации игроков в рамках масштабной продуктовой трансформации по 4 кластерам (трайбам) на основе паттернов покупок и игровой активности. В итоге модель принята всеми продуктовыми командами как основа для персонализации и retention-кампаний.

- Построил систему revenue-аналитики: объединил данные фронтенда и бэкенда, достигнув расхождения <1% между метриками приложения и фактической выручкой. Это позволило заменить тяжёлую корпоративную BI-платформу с помощью более легкого DataLense и ускорить получение инсайтов с недель до часов.

- Сформировал и развил практику A/B-тестирования в компании: разработал методологию, автоматизировал расчёты, сократил цикл анализа теста с 4 недель до 2–4 часов, идет постоянный процесс улучшения чувствительности и изучения метрик. Методология масштабирована на смежные департаменты.

- Выстроил pipeline обработки сырых событий Яндекс.Метрики и AppMetrica в ClickHouse; оптимизировал хранение событий, сократив затраты на инфраструктуру на уровне 1-2 штатных единиц.- Лидировал внедрение автоматизации в Управлении. AirFlow-оркестрация там где это возможно, где нет, реализация на локальных машинах. Работе с инструментами обучены действующие сотрудники Управления, разработана документация.

- Проектировал и внедрял продуктовые дашборды в DataLens (А/B тестирование, воронки регистрации и первых покупок, пропускная способность блоков сайта). Дашборды используются на уровне С-Level- Выступал спикером на внутренних продуктовых конференциях по теме методологии A/B-тестирования и продуктовой трансформации.- Предложил и вместе с командой платформ внедрил фичу, которая привела к росту выручки в разделе на 40+ млн руб. в год



Есть файл резюме (защищен)


Интересные кандидаты