Привіт! Ми, команда talanovyti, допомагаємо нашому партнеру знайти сильного Product Analyst.
Наш клієнт — міжнародна продуктова IT-компанія, яка вже понад 10 років створює та розвиває власні B2C-продукти у сфері digital entertainment.
У компанії два зрілі продукти для міжнародних ринків, зокрема Європи. Обидва побудовані повністю in-house: один розвивається вже близько 10 років, другий — понад 5 років. Продукти прибуткові, self-funded та масштабуються без зовнішніх інвестицій. Це сформований бізнес із реальною продуктовою історією, великим обсягом даних і можливістю бачити вплив своїх рішень на ключові бізнес-метрики.
Що в команді круто (ми знайшли вже 5 спеціалістів і всі супер задоволені!):
робота з живими продуктами та великою кількістю історичних даних;
сильний data-driven підхід і простір для експериментів та A/B-тестів;
стабільний бізнес без залежності від інвесторів і раундів фінансування;
низька плинність команди та культура довгострокової співпраці;
системні процеси: onboarding, performance review, навчання та розвиток;
міжнародний масштаб продуктів.
Ти станеш частиною невеликої, але сильної аналітичної команди: Team Lead, Product Analyst і Data Engineer. Керівник — Team Lead, з яким ти працюватимеш пліч-о-пліч.
Жорсткого поділу «ти займаєшся лише цим» тут немає — аналітики працюють універсально й беруть задачі з різних проєктів і напрямів. Тому найкраще тут почуватиметься людина самостійна й проактивна, яка любить розбиратися сама, не боїться брати ownership і сміливо пропонує власні рішення, а не чекає готового ТЗ.
Що потрібно буде робити:
1. Працювати з продуктовими даними двох B2C-продуктів: аналізувати великі масиви даних, знаходити закономірності та формувати висновки для продуктових команд.
2. Самостійно працювати з даними через SQL. Основна база — ClickHouse: потрібно буде формувати складні вибірки, працювати з JOIN, CTE, віконними функціями, регулярними виразами та іншими SQL-конструкціями.
3. Аналізувати запуск нового функціоналу: розуміти, як фіча мала вплинути на продукт, визначати, які показники потрібно дивитися, та обирати підхід до аналізу.
4. Долучатися до refinement та design-сесій ще до запуску нових фіч: розуміти, які події потрібно залогувати та які дані необхідно почати збирати, щоб після релізу можна було коректно оцінити результат.
5. Самостійно розбирати бізнес-запити, які не завжди приходять у вигляді готового технічного завдання. Уточнювати у внутрішнього замовника, що саме він хоче зрозуміти, які бізнес-питання стоять за запитом і як їх можна перевірити через дані.
Що ми шукаємо в тобі
Твій досвід і навички:
3–5+ років у продуктовій аналітиці, data analytics або BI.
Добре розумієш, як живуть цифрові продукти (web/app): воронки, retention, LTV, монетизація.
Впевнено пишеш складний SQL (ClickHouse, BigQuery, Snowflake або щось подібне) — це must-have.
Маєш реальний досвід з A/B-тестами: від дизайну й статперевірки до інтерпретації.
Вправно володієш інструментами візуалізації (Tableau, Power BI, Looker, Metabase чи аналогами).
Вільно оперуєш продуктовими метриками: DAU/WAU/MAU, ARPU, ARPPU, churn, conversion, retention, engagement.
Знаєш основи статистики та ймовірностей (p-value, довірчі інтервали, z/t-тести; causal inference — буде бонусом).
Умієш перетворювати розмиті бізнес-запити на чіткі гіпотези й пріоритизувати задачі за їхньою цінністю для бізнесу.
А ще в тобі точно є:
Оwnership mindset — тобі не байдуже до результату, і ти доводиш справу до кінця.
Проактивність: сам пропонуєш ідеї, ставиш питання, нагадуєш про себе, коли треба.
Командний дух і вміння бути надійним партнером для колег.
Буде класним плюсом:
Python / R для аналітики, обробки даних і моделей.
Маркетингова аналітика (CPI, CPA, ROAS).
Досвід з експериментальними методологіями (Bayesian A/B-тести, uplift-моделі).
Розуміння data engineering pipeline (ETL/ELT, Airflow, dbt).
Бекграунд у game analytics, e-commerce чи fintech.
Чому тобі тут сподобається
Стабільний міжнародний продук
