Мы ищем Senior Pricing Analyst, который поможет развивать ценообразование как один из ключевых продуктовых и коммерческих рычагов роста. Эта роль находится на стыке продуктовой аналитики, pricing strategy, экспериментального дизайна и data science. Вам предстоит не просто считать метрики или готовить отчёты, а влиять на то, как формируются цены, персонализируются предложения и принимаются решения о монетизации продукта. Наш продукт работает с большим объёмом пользовательских и транзакционных данных, а pricing-решения напрямую влияют на конверсию, выручку, маржинальность и пользовательский опыт. Мы ожидаем, что вы сможете глубоко погружаться в поведение пользователей, находить закономерности в данных, проверять гипотезы через эксперименты и превращать аналитические выводы в понятные рекомендации для коммерческих стейкхолдеров. В этой роли вы будете не только отвечать на аналитические вопросы, но и участвовать в формировании pricing roadmap: помогать выбирать гипотезы, приоритизировать эксперименты и развивать подход компании к ценообразованию. Обязанности: Исследовать ценовую эластичность спроса в разрезе продуктов, пользовательских сегментов, каналов и сценариев использования. Разрабатывать, валидировать и улучшать модели ценообразования. Анализировать поведение пользователей в продукте и формулировать гипотезы для новых pricing-алгоритмов, механик персонализации и коммерческих предложений. Проектировать, запускать и анализировать A/B- и switchback-эксперименты, включая случаи со сложными метриками: ratio-метрики, низкочастотные события, сетевые эффекты, delayed effects. Применять методы causal inference, когда классический A/B-тест невозможен или ограничен: difference-in-differences, synthetic control, regression discontinuity и другие квазиэкспериментальные подходы. Развивать методологию экспериментов в компании: снижать дисперсию, корректировать множественные сравнения, учитывать долгосрочные эффекты и устойчивость результатов. Строить и развивать дашборды для мониторинга pricing-метрик, результатов экспериментов, динамики спроса, маржинальности и пользовательского поведения. Переводить бизнес-вопросы в аналитические постановки: формулировать гипотезы, выбирать методологию, определять метрики успеха и ограничения анализа. Презентовать выводы и защищать pricing-рекомендации перед продуктовыми и коммерческими командами. Требования: Глубокое понимание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, p-value, мощность теста, ошибки I и II рода, корректировки на множественные сравнения. Практический опыт дизайна и анализа A/B-экспериментов, включая нетривиальные случаи: ratio-метрики, неоднородные эффекты, низкочастотные события, нарушение независимости наблюдений. Уверенное владение Python для анализа данных: pandas, numpy, scipy, statsmodels, matplotlib / plotly / seaborn. Продвинутый SQL: CTE, оконные функции, сложные агрегации, оптимизация запросов на больших объёмах данных. Владение методами снижения дисперсии и корректной работы со сложными метриками: bootstrap, CUPED, линеаризация ratio-метрик, стратификация. Понимание принципов pricing analytics: эластичность спроса, price sensitivity, price corridors, willingness to pay, маржинальность, влияние цены на конверсию и удержание. Умение работать с BI-инструментами и строить понятные аналитические дашборды для мониторинга продуктовых и коммерческих метрик. Способность переводить бизнес-задачи в аналитические исследования и объяснять сложные выводы простым языком для нетехнической аудитории. Английский язык не ниже B2+
Похожие вакансии