Продуктовый аналитик в команду железнодорожного сервиса путешествий

На работу требуется продуктовый аналитик в г. Москва.Привет Мы в tutu занимаемся путешествиями, у нас есть электрички, самолёты, поезда, автобусы, отели, туры и вообще всё, что нужно для того, чтобы куда-то уехать. В команде ж/д мы делаем лидирующий сервис онлайн-продаж билетов на поезда, помогаем людям путешествовать на поездах удобнее и проще. У продукта 400 тысяч посетителей в сутки, рост показателей идёт со скоростью стартапа, несмотря на 15 лет существования. Сейчас мы активно работаем над развитием мобильного приложения и интегрируемся с другими продуктами, чтобы развивать единый сервис tutu, где можно спланировать поездку целиком: от билета до отеля и впечатлений.Мы проводим много исследований и A/B-тестов, чтобы предоставлять пользователям лучший сервис на рынке. Сейчас мы ищем продуктового аналитика, который поможет нам с этим. Основные задачи Анализировать результаты экспериментов, формулировать выводы, предлагать конкретные решения на их основе. Помогать оценивать новые инициативы по доступным метрикам и подходящим кейсам, прогнозировать эффективность и подсвечивать слабые места. Автоматизировать свою работу и выносить на дашборды ключевые метрики и разрезы, чтобы ответы на большинство рядовых вопросов ПО и команды "А какая доля пользователей?.." можно было получить без работы аналитика. Помогать команде залогировать ключевые события поведения пользователей, чтобы потом его было проще анализировать. Рассказывать команде о ключевых метриках, выводах из экспериментов, отвечать на их вопросы и приобщать к культуре действий на основе данных. От вас нужно Понимание статистики и другой математики. Знания SQL (предпочтительно ClickHouse), Python и методов статистики для проверки гипотез. Опыт дизайна и анализа A/B-тестов. Опыт работы с BI-системами. Умение видеть смысл для бизнеса за цифрами и предлагать на основе этого улучшения в продукте. Про команду и рабочие процессы В команде ж/д 20 человек: разработчики, тестировщики, дизайнеры, аналитики и продакт-менеджер. В команде уже есть продуктовый аналитик, который станет вашим наставником и поможет влиться в процессы. Продуктовые аналитики работают двухнедельными спринтами, а также участвуют в общих спринтах команды разработки. В начале недели планёрка и отбор задач, в конце недели демо результатов для продакта и команды. На встречах мы обсуждаем результаты и выводы по задачам, а также принимаем решения, стоит ли развивать данную фичу и как, что берём в разработку, а что стоит ещё проверить.Регулярно нужно взаимодействовать с другими аналитиками для обмена опытом. Дата-сайентистами, если в задаче нужно использовать ML-модели, системными аналитиками и продактами для того, чтобы посмотреть, какие эксперименты уже проводили, что аналогичного есть в других продуктах или от чего отказались ранее.Чаще всего задачи поступают от продакта, а также от команды разработки и маркетинга. Это может быть либо гипотеза, требующая проверки, либо идея (оценить, стоит ли проверять).Все задачи включают описание, зачем мы их делаем и к чему хотим прийти, какое решение мы хотим принять или что понять о развитии нашего сервиса. Никаких "делай, потому что так надо", все данные всегда должны быть на входе. Мы в свою очередь поитогам задач ожидаем от аналитика рекомендаций и идей для развития продукта. Куда можно расти Расти можно в ПО продукта (со своей командой разработки и т.п.), такие примеры уже есть, либо становиться экспертом продуктовой аналитики и смотреть на всё более и более крупные задачи, под которые можно будет привлекать больше ресурсов.Третий путь в дата-инжиниринг или дата-сайенс. График работы Работаем 5/2 в гибридном формате, иногда собираемся в офисе всей командой. Можно взять место в офисе или работать полностью удалённо. Про компанию Компания с хорошим техническим стеком, техруководителями и готовностью одними из первых пробовать новые технологии. Сильный блог на Хабре, где пишут в том числе технари о своей работе. Хорошая техническая ин