Data Analyst

1. Продуктовая аналитика

• Funnel-анализ: построение и разбор воронок, поиск точек просадки.
• Cluster-сегментация пользователей по поведению, ценности и паттернам активности.
• Работа с когортными моделями (Retention, Churn, LTV etc.) и подготовка выводов.
• Bonus-анализ: эффективность бонусных механик, влияние на маржу, выявление бонусного abuse.
• Анализ аномалий в поведении и метриках — выявление отклонений и участие в формировании гипотез.
• Анализ результатов A/B-тестов: корректная статистическая проверка и разбор влияния на метрики.
• Микросегментация пользователей и участие в персонализации продуктовых предложений.
• Аналитика поведения пользователей и паттернов использования продукта.

2. Операционная аналитика

• Отслеживание и интерпретация ключевых бизнес-метрик: GGR, NGR, ARPU, ARPPU, DAU/MAU, конверсии, удержание.
• Мониторинг KPI, настройка алертов и поиск причин отклонений.
• Поддержка продуктовой, финансовой, маркетинговой и др. аналитикой: подготовка данных, разбор причин, рекомендации.
• Подготовка партнёрской отчётности и структурирование данных в B2B-модели.
• Проверка корректности данных и валидация расчётов.
• Формирование аналитических выводов для руководства по динамике продукта и бизнеса.
• Выполнение ad-hoc аналитики: разбор нестандартных ситуаций, сегментации, экспорт данных, оперативные срезы.

3. BI / Дэшборды

• Создание дэшбордов с нуля: структура, выбор метрик, визуализации, обновление данных.
• Оптимизация и развитие существующей отчётности: улучшение читаемости, добавление новых точек анализа.
• Автоматизация регулярной аналитики: обновление отчётов, настройка alerting.
• Поддержка дэшбордов для product, operations, finance и C-level view.
• Поддержание актуальности источников данных, используемых в отчётности.

Must-Have Hard Skills

• 3+ лет практического опыта в аналитике данных, включая работу с продуктовой и операционной аналитикой.
• Продвинутый SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация и работа с heavy-load таблицами.
• Понимание принципов работы современных реляционных и аналитических БД (PostgreSQL, ClickHouse, BigQuery и т.д.) и их влияния на производительность запросов.
• Уверенные навыки Python (pandas): обработка и трансформация данных, работа с JSON/CSV/Excel и скрипты для автоматизации.
• Навыки работы с API для извлечения и последующего использования данных в аналитике.
• Опыт работы с BI-инструментами: Looker / Power BI / Tableau — построение дэшбордов, моделирование метрик.
• Навыки создания дэшбордов с нуля: от идеи → до визуализации и поддержки.
• Работа с разнородными источниками: транзакции, event-данные и т.д.
• Глубокое понимание статистики и методов проверки гипотез, умение выбирать корректный статистический подход под тип данных и метрики.
• Практический опыт работы с A/B-тестами: постановка гипотез, дизайн экспериментов, корректный анализ и формирование выводов.
• Ad-hoc анализ: разовые запросы, разбор нестандартных отклонений или неожиданных изменений в метриках, анализ ситуации «здесь и сейчас» с понятными аналитическими выводами.

Nice-to-Have Hard Skills 

• Опыт аналитики в других high-volume B2C индустриях: e-commerce, финтех, маркетплейсы etc.
• Знание iGaming-метрик и доменной специфики: GGR/NGR, RTP, volatility, player value etc.
• Базовое понимание платёжной и риск-аналитики: логика PSP, decline reasons, базовые antifraud-паттерны.
• Опыт автоматизации рутинных аналитических задач (в т.ч. запуск скриптов по расписанию, например через Cron).
• Навыки проведения root-cause анализа: глубокий разбор причин аномалий и нестандартных отклонений в метриках.
• Английский на уровне B1–B2 для чтения технической документации и базовой переписки с техподдержкой при необходимости.

• Официальное трудоустройство по ТК РБ;
• Медицинское страхование;
• Компенсация больничных и регулярные отпуска (25 календарных дней);
• 5 выходных в год для личных дел;
• 50% компенсация спорта;
• Гибкий график, возможность работать удалённо, долгосрочное трудоустройство.