Обязанности:
Мы ищем сильного Analytics Engineer, который поможет построить единую аналитическую систему компании с нуля: объединить ключевые источники данных, выстроить хранилище и витрины, настроить управленческую отчетность и сделать данные надежной основой для решений в продукте, маркетинге и финансах.Это роль для самостоятельного специалиста, который умеет работать на стыке Data Engineering, BI и бизнес-аналитики: не только строить пайплайны, но и понимать, какие метрики нужны бизнесу, как их правильно считать и как превратить данные в прозрачную систему отчетности.Чем предстоит заниматься:Построение аналитической инфраструктуры: Провести аудит текущих источников данных, оценить их качество, полноту и доступность; Спроектировать архитектуру аналитического контура и единого хранилища данных; Настроить сбор и загрузку данных из продуктовой базы, платежных систем, CRM, Telegram, партнерской программы, рекламных кабинетов и веб-аналитики; Построить и поддерживать ETL/ELT-процессы; Настроить регулярное обновление данных, контроль качества и мониторинг ключевых пайплайнов; Создать единый источник правды для ключевых бизнес-, продуктовых и маркетинговых метрик; Документировать источники данных, витрины, модели и правила расчета показателей. Разработка витрин и моделей данных: Разрабатывать витрины данных для продуктовой, маркетинговой, финансовой и управленческой аналитики; Формировать единые определения ключевых метрик: выручка, депозиты, выводы, прибыль, активные пользователи, конверсии, CAC, CPA, ROAS, LTV и другие; Построить событийную модель пользовательского пути: от клика и регистрации до депозитов, повторных действий и возврата пользователей; Подготавливать данные для анализа воронок, когорт, retention, повторных депозитов, LTV и эффективности каналов привлечения; Развивать аналитическую модель экономики платформы: маржинальность кейсов, влияние акций на прибыльность, поведение сегментов пользователей, ключевые риск-метрики. BI и отчетность: Разрабатывать и поддерживать BI-дашборды для CEO, CMO, Product и других команд; Настроить регулярную отчетность по выручке, депозитам, выводам, прибыли, DAU/MAU, маркетинговой воронке и эффективности каналов; Обеспечить единый подход к расчету метрик, чтобы у разных команд не было разных версий одних и тех же показателей; Помогать бизнесу формулировать требования к отчетности и приоритизировать аналитические задачи; Объяснять логику метрик, ограничения данных и результаты аналитики понятным для бизнеса языком. Развитие аналитики: Развивать когортный анализ, retention-отчетность, LTV-модели и аналитику эффективности маркетинга; Подготавливать данные для расчета окупаемости каналов, оценки влияния промо и продуктовых механик; Участвовать в развитии маркетинговой атрибуции; По мере развития инфраструктуры — готовить данные и участвовать в построении прогнозов трафика, депозитов и выручки. Требования: Обязательные: Опыт работы Analytics Engineer, Data Engineer, BI Engineer или Senior Data Analyst от 3 лет; Экспертный SQL: сложные запросы, CTE, оконные функции, оптимизация запросов, работа с большими объемами данных; Уверенное владение Python для обработки, трансформации и автоматизации работы с данными; Опыт построения и поддержки ETL/ELT-процессов; Опыт работы с Airflow или аналогичными инструментами оркестрации; Опыт работы с PostgreSQL и ClickHouse; Опыт работы с BigQuery, Snowflake, Redshift или аналогичными аналитическими хранилищами; Опыт разработки витрин данных и единого слоя бизнес-метрик; Опыт работы с BI-инструментами: Tableau, Metabase, Superset, Power BI, Looker Studio или аналогами; Понимание продуктовых, маркетинговых и финансовых метрик: воронки, конверсии, retention, cohort analysis, ARPU, ARPPU, LTV, CAC, CPA, ROAS, ROI; Опыт работы с несколькими источниками данных: продуктовые базы, CRM, платежные системы, рекламные кабинеты, веб-аналитика и т.д; Умение самостоятельно проектировать решения, расставлять приоритеты и доводить задачи до результата; Умение взаимодействовать с продуктовой, маркетинговой, финансовой и технической командами. Будет плюсом: Опыт запуска аналитической инфраструктуры с нуля; Опыт в iGaming, gaming, marketplace, fintech, e-commerce или другом высоконагруженном digital-продукте; Опыт работы с платежными системами, транзакционными данными, возвратами и финансовой отчетностью; Опыт работы с рекламными кабинетами, веб-аналитикой, affiliate-источниками и маркетинговой атрибуцией; Опыт работы с антифродом, риск-метриками или поведенческими моделями пользователей; Опыт в аналитике игровой экономики, юнит-экономике или анализе прибыльности механик; Опыт работы с dbt или аналогичными инструментами трансформации данных; Опыт подготовки данных для прогнозирования трафика, депозитов, выручки или retention. Что будет результатом работы:В первые месяцы ты создашь фундамент аналитики компании: Проведешь аудит источников данных и подготовишь карту ключевых систем; Предложишь и согласуешь архитектуру аналитического контура; Запустишь MVP хранилища данных и приоритетные ETL/ELT-процессы; Сформируешь единый слой ключевых бизнес-метрик; Подготовишь витрины данных для продукта, маркетинга и финансов; Запустишь базовые управленческие дашборды для CEO и CMO; Заложишь основу для когортного анализа, LTV и оценки эффективности каналов привлечения. Почему мы? Удалённая работа, гибкий график; Вовлечённая команда и крутые проекты в игровой индустрии; Компенсация любого вида спорта; З/П: от 250.000 рублей.Похожие вакансии
Data Analytics Engineer / Data Engineer (SQL, Python, Big Data)
От 180 000 до 210 000 руб.
Москва
ИЦ АЙ-ТЕКО