Продуктовый аналитик в RuStore

RuStore — официальный российский магазин мобильных приложений для Android. В сторе можно найти всё, что нужно: от банков и маркетплейсов до развлекательного контента и игр.

Команда продуктовой аналитики RuStore — это дюжина талантливых и амбициозных ребят, которые со всей ответственностью подходят к аналитике как к драйверу развития продукта.

Мы сопровождаем продуктовые запуски, создаём стройную структуру BI-дашбордов, формируем Data Lake, исследуем поведение пользователей и настраиваем систему управления аномалиями в данных и метриках. Для нас нет нерешаемых проблем, мы делимся экспертизой и поддержкой друг с другом, никогда не останавливаемся на достигнутом.

Примеры того, чем мы занимаемся:

• сопровождаем продуктовые запуски для двух целевых аудиторий: разработчики и пользователи приложений;
• запускаем много экспериментов (для этого у нас есть собственная A/B-платформа) и делаем пострелизную аналитику;
• исследуем аномалии в метриках в разных разделах магазина (поиск, витрина пользователей, флоу установки и другое);
• обучаем менеджеров работе с аналитикой, создаем инструменты для развития self-service аналитики.

Чем предстоит заниматься:

• проводить продуктовый бриф, определять метрики для фичи;
• готовить требования по сбору событий, строить дашборды и отчёты;
• анализировать собранные данные;
• общаться с командой и формировать в ней data-informed культуру;
• предлагать и тестировать гипотезы;
• находить точки роста продукта и пути оптимизации текущих технических решений.

Мы ожидаем, что вы:

• имеете представление о том, что такое цифровые продукты и каким образом продуктовые аналитики помогают их развивать;
• работали с A/B-тестами, имеете опыт подготовки, проведения и обработки результатов экспериментов;
• уже формировали аналитические дашборды и отчёты;
• обрабатывали данные с помощью скриптовых языков или запросов (Python, R, SQL);
• готовы выстраивать коммуникации с менеджерами, умеете задавать правильные вопросы;
• работали с Redash, Apache Superset и ClickHouse;
• знакомы со Spark;
• способны наглядно представлять важную информацию и делать выводы.