StellarTech — быстрорастущая компания, находящаяся на переднем крае инноваций в индустрии EdTech. Наша команда сосредоточена на создании масштабируемых продуктов и устойчивых бизнес-моделей, формирующих будущее образования. Мы ищем Product Analyst (Аналитик продукта), который присоединится к нашей команде разработки платформы. Работая в тесном сотрудничестве с менеджером по продукту, вы будете создавать аналитику продукта для нашей основной платформы с нуля — и станете человеком, который понимает поведение пользователей на платформе лучше, чем кто-либо другой.
Что вы будете делать:
- Создавать аналитику продукта для основной платформы совместно с менеджером по продукту: определять ключевые метрики, события, воронки и подходы к оценке пользовательского опыта.
- Разрабатывать и поддерживать структуру отслеживания событий, обеспечивая полноту, согласованность и достоверность данных для продуктовых и технических команд.
- Выявлять закономерности в пользовательских путях, сегментах и сценариях использования платформы — и автоматизировать их регулярное обнаружение.
- Создавать и развивать дашборды, оповещения и инфраструктуру аналитики, используемые продуктовой и инженерной командами для повседневного принятия решений.
- Подкреплять продуктовые гипотезы данными: проверять идеи, оценивать влияние функций и помогать приоритизировать дорожную карту на основе данных.
- Преобразовывать поведение пользователей в четкие, действенные рекомендации и помогать командам по всей компании принимать решения, основанные на данных.
Кого мы ищем:
- 6-8 лет опыта работы в качестве Product Analyst / Data Analyst в продуктовой IT-компании (платформы B2C, SaaS или маркетплейсы — плюс).
- Отличные навыки SQL и уверенная работа с большими наборами данных.
- Практический опыт работы с инструментами продуктовой аналитики (Amplitude, Mixpanel, GA4 или аналогичными) и BI-инструментами (Tableau, Looker, Power BI или аналогичными).
- Глубокое понимание продуктовых метрик: активация, удержание, конверсия, воронки, когорты и поведение пользователей на уровне единиц.
- Опыт разработки таксономий событий и настройки отслеживания с нуля или существенного развития существующей системы.
- Опыт A/B-тестирования и практические знания статистики для оценки экспериментов.
