Data Science, Product Analyst

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Продуктовый аналитик в Higgsfield AI — владелец продуктовых метрик от регистрации до удержания. Отвечает за дизайн и честное чтение A/B-экспериментов, доверие к событиям и скорость ответов для product-менеджеров.

Задачи

• Владеть ключевыми продуктовыми метриками: активация, успешность первой генерации, глубина генераций, конверсия free→paid, повторное использование, удержание по когортам и сегментам
• Определять метрики один раз, фиксировать определение и следить за его единообразием в дашбордах, презентациях и Slack
• Инструментировать новые фичи до запуска совместно с продуктом и разработкой: события, свойства, критерии успеха
• Следить за здоровьем потока событий: дрейф трекинга, двойной подсчёт, пропущенные параметры, поломки нейминга
• Проектировать A/B-тесты: гипотеза, одна основная метрика, единица рандомизации, MDE, размер выборки, длительность, guardrail-метрики
• Честно интерпретировать результаты: значимость, подглядывание, эффекты новизны, несоответствие sample ratio, гетерогенность сегментов
• Различать «доказали, что работает», «доказали, что не работает» и «по этому тесту сказать нельзя»
• Анализ воронок внутри продукта: онбординг и квиз, первая генерация, paywall, checkout, выбор плана, докупка кредитов
• Анализ цен и упаковки: микс планов, потребление кредитов, юнит-экономика на генерацию, маржинальность по фичам и моделям
• Анализ адопшена фич и его влияния на удержание и выручку
• Поведенческая сегментация: casual-креаторы vs корпоративные/B2B, новые vs возвращающиеся, по моделям и сценариям использования
• Строить немного дашбордов, которыми PM реально пользуются самостоятельно
• Писать короткие разборы, по которым может действовать не-аналитик; визуализировать данные для людей, а не для аналитиков
• Автоматизировать регулярную отчётность
• Работать с SQL, Python, BigQuery и инструментами продуктовой аналитики

Требования

• Сильный SQL: оконные функции, когорты, воронки и удержание на сырых данных о событиях, без помощи
• Python на рабочем уровне для анализа (pandas, ноутбуки); начального уровня достаточно
• Реальный опыт экспериментов: проектировал тесты, запускал их и закрывал фичи по результатам
• Статистическая честность: понимание, что p-value позволяет и не позволяет утверждать
• Понимание механики подписок и разовых покупок: recurring vs one-off выручка, возвраты, смена планов, отложенная ценность неиспользованных кредитов
• Привычка проверять инструмент до объяснения движения метрики
• Ощущение собственности: сам решаешь, что стоит анализировать, доводишь рекомендацию до зашипленного изменения
• Свободный письменный и устный английский, B2+

Условия

• Конкурентная базовая зарплата в USD в зависимости от опыта, навыков и объёма роли
• Участие в капитале через программу опционов
• Поддержка релокации в Алматы для кандидатов из другого города или страны
• Коллаборативная и быстрая среда, работа напрямую с опытными лидерами
• Возможности профессионального роста, ownership и карьерного развития по мере масштабирования компании
• Техника от компании, питание, транспорт и другие офисные бенефиты
• Полностью офисный формат в офисе в Алматы, 5 дней в неделю полный рабочий день

Навыки

• SQL
• Python
• pandas
• BigQuery
• A/B testing
• продуктовая аналитика
• статистика