Описание

знание принципов сбора, обработки и анализа данных, а также методов формирования аналитической отчетности. знание продуктовых и бизнес-метрик, используемых для оценки пользовательской активности, поведения и эффективности продукта, в том числе DAU, MAU, retention, churn, conversion rate и аналогичные показатели понимание принципов продуктовой аналитики, анализа пользовательского поведения, когортного анализа и ad-hoc аналитики. понимание принципов проведения и анализа A/B-тестов и экспериментальных исследований. понимание архитектуры аналитических систем, принципов построения витрин данных и ETL-процессов. уверенное владение SQL для извлечения, обработки и анализа данных. навыки работы с реляционными базами данных. опыт работы с BI-инструментами для построения аналитической отчетности и дашбордов. навыки работы с инструментами оркестрации и контроля ETL-процессов. навыки использования языка программирования Python для аналитических задач. опыт работы с библиотеками и инструментами анализа данных. Сбор требований через интервью с пользователями, бизнесом, поддержкой и внедрением. Анализ пользовательских сценариев работы с продуктом. Выявление проблем, ограничений, крайних кейсов и бизнес-правил. Участие в исследованиях пользователей совместно с PM и PO. Описание бизнес-процессов и пользовательских флоу. Описание логики работы функций, статусов, ролей, ошибок. Подготовка артефактов для разработки и тестирования. Участие в приемке функциональности с точки зрения логики и сценариев. Ведение и актуализация продуктовой и аналитической документации. Фиксация принятых решений, ограничений и допущений.

Условия