Компания предлагает много интересных задач и направлений в digital. Приоритетными отраслями присутствия сейчас являются электронная коммерция (food/tech/fashion-retail), банки и гос. сектор.

Вот примеры задач, которые в AIC решают каждый день:

• Проверка гипотез и A/B-тесты: Изучение текущей ситуации на продукте, анализ барьеров и поиск ботлнеков, дальнейшие предложения и рекомендации. Придётся доказывать клиенту с помощью цифр что и где требуется в первую очередь фиксить, а также проверять свои рекомендации с помощью итерационных A/B-тестов. А это значит, что надо не только уметь выгружать отчёты, но и исследовать и принимать решения на основе данных. Также потребуются хорошие знания в статистике (уметь в дизайн эксперимента, понимать что такое ресэмплинговые методы).

• Построение аналитической инфраструктуры. Основная задача: организация схемы передачи информации по продукту в хранилище данных, начиная с момента закупки пользователей, заканчивая их дальнейшей транзакционной активностью. В основном, мы работаем с экосистемой Google (являемся сертифицированными партнёрами): ga, gtm и продукты google cloud platform (gbq, gae и т.п.).

• ML-задачи.В основном скоринги и поиск скрытых аудиторий (unsupervising learning). Например, есть данные проведённого опроса от ux-команды, их нужно обогатить другими данными и найти скрытые паттерны.

Что у нас по аналитическому стеку:

• R – как основной язык для исследования данных и создания моделей (есть выделенный сервер).

• Данные из Google Core Reporting API (внутренняя библиотека на R, позволяющая выгружать неограниченное количество переменных) и BigQuery (sql). В основном, мы работаем с клиентскими счётчиками.

• Tableau – основной инструмент по работе с визуализацией (не считая ggplot2/plotly).

• Математика и статистика для валидации гипотез, исследований и ml.

От ВАС:

• Способность быстро учиться.

• Умение объяснять сложное простым языком. Вам потребуется обосновывать свои выводы проектной команде и внешнему клиенту.

• Знание скриптового языка (R/Python/JavaScript). Хотя бы один из перечисленных – обязателен.

• Основы математической статистики, понимание принципов проверки статистических гипотез.

• Опыт анализа данных. Потребуется долго и кропотливо копаться, будет полезным знать issue trees framework’и для декомпозиции задачек.

Было бы здорово, если:

• у вас есть понимание основ машинного обучения (unsupervising/supervising learning),

• вы работали в продуктовых командах.

Что мы предлагаем:

• Крупные и знаковые проекты в разных сферах: ритейле, банкинге, телекоме, IT, промышленности, государственных проектах.

• Свободу действий и помощь в реализации собственных амбиций.

• Развитие личных качеств и рабочих навыков..

• Понятные и выстроенные рабочие процессы.

Офис компании находится в Москве между Чистыми прудами, Курской и Китай-городом.

Резюме можно отправить на почту hr@aic.ru с темой «Product Analyst».

Ещё возможности