Senior Product Analyst (Matchmaking)

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

Независимый продуктовый аналитик в команду Matching & Relationships: работа с метриками, экспериментами и гипотезами в областях матчмейкинга, мессенджинга и AI-ассистированного пользовательского опыта.

Задачи

• Проектировать и проводить продуктовые эксперименты end-to-end: гипотезы, длительность теста, размер выборки, оценка A/B-тестов и статистической значимости
• Унифицировать метрики продуктовых направлений в единую картину от ключевой метрики компании (MAP) до драйверов acquisition, retention, reactivation и churn
• Выступать независимой аналитической проверкой направления движения команды, опираясь на данные, а не интуицию
• Находить точки роста с максимальным эффектом при минимальных усилиях
• Связывать метрики с целями, оценками и затратами, заранее сигнализировать об отклонениях
• Генерировать, приоритизировать и валидировать гипотезы совместно с product-менеджерами
• Расследовать аномалии и отклонения метрик, находить первопричины и поднимать тревогу до разрастания проблем
• Сверять работу с корпоративными целями и аргументированно оспаривать инициативы на основе цифр
• Улучшать аналитические процессы

Требования

• 4+ года в продуктовой аналитике, желательно в продукте с большими объёмами данных
• Степень по математике, инженерии или смежной технической специальности
• Сильное владение математической статистикой и теорией вероятностей на практике
• Подтверждённый опыт проектирования и проведения A/B-тестов: sizing, значимость, интерпретация
• Свободное владение SQL и Python, извлечение, обработка и визуализация данных (Superset — плюс)
• Глубокое понимание продуктовых и маркетинговых метрик: LTV, CPA, Retention, CR и их связи с бизнесом
• Продуктовое мышление — видеть поведение пользователей за каждой метрикой
• Высокая автономность и ownership
• Критическое мышление и перепроверка выводов
• Ясная коммуникация: аргументация цифрами, структурирование выводов вокруг рекомендации и оценки эффекта
• Плюс: опыт в социальных продуктах, дейтинге, гейминге или двусторонних маркетплейсах (B2B + B2C)
• Плюс: практический опыт с recommender systems
• Плюс: опыт в data-rich high-volume продукте

Условия

• Удалённая работа на полную ставку
• Отпуск 28 календарных дней в год
• 7 wellness-дней в год
• Бонусы до $5000 за рекомендацию успешных кандидатов
• Оплата 50% профессионального обучения, международных конференций и встреч
• Корпоративная скидка на уроки английского
• Компенсация медицинского страхования до $1000 gross в год при отсутствии корпоративной страховки
• Организация рабочего места и оборудование в офисах или коворкингах; компенсация расходов на рабочее место до $1000 gross раз в 3 года
• Внутренняя геймифицированная система благодарностей с обменом на мерч, тимбилдинги, сертификаты на массаж

Навыки

• SQL
• Python
• Superset
• A/B testing
• математическая статистика
• теория вероятностей
• LTV
• CPA
• Retention
• CR
• recommender systems