Сейчас мы ищем сотрудника на позицию Product Data Analyst (ETL, ML), который станет частью нашей команды.
Вы попадёте в продуктовую команду av.by, которая готовит требования к новому функционалу и анализирует уже реализованные решения. Это не классическая аналитическая роль: кроме дашбордов и A/B-тестов здесь много работы с данными «под капотом» — ETL и витринами. Примерное соотношение: 60% — аналитика, 30% — data engineering, около 10% — ML. Задачи с машинным обучением появляются нечасто, но они интересные, и если вам хочется в эту сторону расти, такая возможность будет.
Вы будете плотно работать со всеми юнитами компании и поможете развивать в компании data-driven-подход к принятию решений.
Кто мы?
av.by — крупнейший автомобильный классифайд в Беларуси по количеству объявлений и самая узнаваемая (top of mind) площадка в своей нише. Более 140 млн просмотров в месяц — нас посещает почти четверть аудитории Байнета.
Чем предстоит заниматься:
Аналитикой:
- анализировать эффективность изменений в продукте;
- проектировать, настраивать и анализировать A/B-тесты;
- участвовать в планировании нового функционала;
- поддерживать существующие и создавать новые дашборды;
- готовить ad-hoc-выгрузки и исследования под задачи бизнеса.
Data engineering:
- разрабатывать и поддерживать ETL-процессы и пайплайны данных;
- проектировать витрины данных для аналитики и отчётности;
- следить за качеством и консистентностью данных;
- документировать системы аналитики и источники данных.
Иногда:
- участвовать в небольших ML-задачах: от подготовки данных до оценки качества модели.
Что для нас важно:
- уверенный SQL: оконные функции, сложные джойны, оптимизация запросов;
- Python для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy;
- опыт работы с MySQL или другой реляционной СУБД (PostgreSQL, MS SQL и т. п.);
- опыт построения ETL-процессов или пайплайнов данных;
- хорошее знание математической статистики, понимание дизайна экспериментов;
- опыт работы с BI-системами (у нас DataLens);
- внимательность к деталям: вы перепроверяете результаты (свои и чужие);
- умение выстраивать кросс-функциональную коммуникацию: задавать вопросы, подсвечивать сложные моменты и аргументированно отстаивать свою позицию.
Будет плюсом:
- опыт работы с Elasticsearch и Kibana;
- базовое понимание машинного обучения (scikit-learn, градиентный бустинг, метрики и валидация моделей). Если с ML вы пока не работали, но уверенно владеете всем остальным, смело откликайтесь: это не критично, разберёмся вместе;
- опыт с оркестраторами (Airflow, Dagster) и dbt;
- Git, Docker на базовом уровне;
- использование ИИ-инструментов в повседневной работе.
Что мы предлагаем:
- задачи, которые реально влияют на продукт и результатами которых пользуется 70% вашего окружения;
- возможность расти в аналитике и инженерии данных, а при желании попробовать себя в ML;
- сильный и профессиональный коллектив;
- гибридный формат работы;
- ежеквартальные бонусы за выполнение оговорённых задач;
- ежегодную индексацию зарплаты с учётом роста навыков и опыта;
- оформление по ТК РБ;
- расширенный соцпакет: профессиональную литературу, оплату семинаров, тренингов, конференций и многое другое.
Вакансия, планируемая к созданию (перспективная).
