⚠︎ Архивная вакансия
Эта вакансия была перемещена в архив. Возможно она уже не актуальна и рекрутер больше не принимает отклики на эту вакансию. Вы можете  найти актуальные похожие  вакансии

Маркетинговый аналитик

Прямой работодатель  VK Group ( corp.mail.ru )
Москва, Россия
Миддл • Сеньор • Тимлид/Руководитель группы
Аналитика, Data Science, Big Data • Tableau • Data scientist • Аналитик • Data Science • Marketing аналитика • Product аналитика • Python • SQL • Data Analysis • Ecommerce
22 ноября 2021
Удаленная работа
Опыт работы любой
Работодатель  VK Group
Описание вакансии

Юла - высоконагруженный сервис объявлений, который обслуживается сотнями серверов в нескольких дата-центрах и ежедневно помогает миллионам пользователей.

Под капотом у Юлы современный стек технологий. Основа бэкенда и API реализована на PHP и Go, для управления данными и их хранения используется MongoDB, Tarantool и Redis, поисковая система работает на базе Elasticsearch. В качестве диспетчера сообщений настроен Apache Kafka, данные хранятся в Hadoop и Clickhouse.

Мобильные приложения для iOS- и Android-устройств реализованы на Objective-C + Swift и на Java + Kotlin соответственно. Веб-версия Юлы работает на стеке React/Redux, для стилей используется CSS-in-JS библиотека styled-components.

Основные задачи:

  • исследование эффективности каналов привлечения трафика;
  • построение моделей атрибуции, оттока;
  • выдвижение гипотез (продуктовых и по пользовательскому поведению) при взаимодействии с продуктовыми менеджерами / отделом маркетинга, дизайн тестов и подготовка выводов с рекомендациями по необходимым улучшениям сервиса;
  • построение математических моделей влияния внешних и внутренних факторов на ключевые показатели бизнеса;
  • разработка автоматизированных отчетов.

Важно:

  • высшее математическое/техническое образование;
  • опыт работы от 2 лет в маркетинговой/продуктовой аналитике;
  • продвинутый уровень владения SQL, предпочтительно опыт работы с разными СУБД;
  • знание теории вероятностей и математической статистики, применение их на практике;
  • проведение A/B-тестов;
  • глубокое понимание маркетинговых/продуктовых метрик (например, DAU, LTV, Retention, Sticky Factor, как они рассчитываются, от чего зависят, на что влияют);
  • опыт оценки различных маркетинговых каналов — User Acquisition, ремаркетинг, ТВ и медийная реклама;
  • владение Python/R;
  • опыт работы с системами визуализации и отчетности/BI-системами;
  • опыт сегментации базы пользователей / когортного анализа.