Бизнес / Дата аналитик — PARI

Здесь ты будешь отвечать за продуктовую, клиентскую и финансовую аналитику, находить точки роста и превращать их в понятные бизнес‑решения

В этой роли ты влияешь на решения команд продукта, маркетинга и финмодели именно через данные: от постановки вопросов до оценки эффекта на P&L

Мы ждем человека, который умеет находить работающие решения, а не двигаться по шаблонам.

• Погружаться в спортивный мир глазами беттора: на основе поведения пользователей в продукте, метрик и сегментов анализировать, что важно для клиентов на каждом этапе пути

• Переводить инсайты о мотивации и поведении игроков в продуктовые и коммуникационные решения, которые повышают удержание и монетизацию

• Развивать клиентскую, продуктовую и финансовую аналитику в логике запросов бизнеса: от постановки вопросов до формулировки решений и оценки эффекта

• Строить когортную аналитику и юнит‑экономику продукта, искать связи игровых поведенческих факторов (частота, глубина, тип ставок, отклонения от привычного паттерна) с ключевыми финансовыми метриками

• Проектировать и проверять гипотезы (в том числе через A/B‑тесты), помогать командам принимать продуктовые и финансовые решения на основе данных

• Находить зоны роста бизнеса через анализ данных, инициировать и поддерживать оптимизацию процессов (от отчетности и витрин данных до product discovery), чтобы решения принимались быстрее и с прогнозируемым эффектом на P&L.

• Тебе комфортно работать там, где не всё описано регламентами, и ты видишь возможность выстраивать процессы лучше, чем они были раньше

• Ты не ждёшь готовых задач — замечаешь возможности, формулируешь идеи и запускаешь изменения, потому что «просто работает» — не финальная точка

• Ты спокойно относишься к меняющимся приоритетам, быстро перестраиваешься и воспринимаешь это как шанс найти более сильное решение, а не останавливаться на хорошем результате.

• Глубоко понимаешь методологии анализа данных и статистики и самостоятельно применяешь их в продуктовых задачах — от постановки гипотез до принятия решений; будет плюсом опыт предиктивного моделирования и ML-подходов

• Уверенно и самостоятельно пишешь сложный SQL и используешь Python для аналитики, автоматизации отчетов и экспериментов

• Имеешь опыт работы с большими объемами и разнородными источниками данных, умеешь наводить порядок в хаосе схем, витрин и логов

• Владеешь инструментами визуализации данных (Tableau / Power BI / DataLens или аналоги) и умеешь собирать дашборды, по которым реально принимают решения; знание Tableau будет плюсом

• Обладаешь высоким уровнем критического мышления и сильными коммуникативными навыками: умеешь проверять выводы, задавать неудобные вопросы к данным и объяснять сложные аналитические концепции простым языком

• Умеешь работать в связке с продуктом и бизнес‑командами, а решения принимать командно.

• Звонок с рекрутером
• Интервью с руководителем
• Финальная встреча в офисе
• СБ и офер.