О позиции
Мы ищем маркетингового аналитика, который будет работать с большими массивами данных и проводить анализ для улучшения бизнес-процессов. Ваша задача будет заключаться в построении аналитики от гипотезы до презентации результатов. Вы будете работать в гибридном формате, что позволит вам сочетать работу из дома и офисные встречи в Москве.
Чем вы будете заниматься
- Анализировать данные и строить A/B-тесты для оценки эффективности маркетинговых кампаний.
- Работать с SQL для выполнения сложных запросов и оптимизации выборок.
- Использовать Python (pandas, numpy) для обработки и визуализации данных.
- Проводить когортный анализ и расчёт статистической значимости.
- Самостоятельно строить аналитику и представлять результаты команде.
- Работать с CRM-системами и тестами лояльности.
Требования
- Опыт работы в роли продуктового или маркетингового аналитика от 3 лет.
- Глубокие знания SQL: сложные запросы, оконные функции.
- Опыт работы с Python: pandas, numpy, визуализация (matplotlib/seaborn).
- Знания в области A/B-тестирования и когортного анализа.
- Способность работать с большими массивами данных и самостоятельно строить аналитику.
- Опыт работы с CRM и лояльностью.
Будет плюсом
- Опыт работы в B2B SaaS.
- Знание методов расчета RFM.
- Опыт работы с инструментами визуализации данных.
Что мы предлагаем
- Конкурентная зарплата от 140 000 ₽ до 190 000 ₽ в месяц.
- Гибкий график работы и возможность удаленной работы.
- Бонусы и премии по итогам работы.
- Доступ к обучающим материалам и курсам.
- Дружелюбная команда и комфортная рабочая атмосфера.
Вакансия предлагает хорошие условия для маркетингового аналитика, включая конкурентную зарплату и возможность удаленной работы. Однако, описание вакансии можно было бы сделать более детальным.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание SQL для извлечения и анализа данных, включая опыт работы с большими объемами данных и оптимизацию запросов.
Способность к самоорганизации и управлению временем, что особенно важно при работе в гибридном формате, чтобы эффективно балансировать между удаленной работой и офисными встречами.
Опыт работы с библиотеками Python, такими как Pandas и NumPy, для манипуляций с данными и визуализации результатов с помощью Matplotlib и Seaborn.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости B2B SaaS
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев