Аналитик-стажер / Начинающий специалист (Продуктовые метрики, Excel, Python)

В Ваши обязанности будет входить:

• Метрики и аналитика: Участие в разработке и актуализации деревьев метрик для HR-продуктов, декомпозиция целей.
• Сбор и ETL: Помощь в настройке регулярного сбора данных из различных источников (базы данных, логи, внешние системы) Консолидация данных в единую базу, очистка, подготовка к анализу, формирование сводных таблиц.
• Расчет эффектов: Регулярный расчет продуктовых метрик и оценка эффектов от запущенных фич.
• Консолидация отчетности: Сбор и унификация показателей от разных продуктовых команд, подготовка регулярных и ad-hoc отчетов.
• Подготовка презентаций: Консолидация данных в понятные презентации для демонстрации результатов стейкхолдерам и руководству.
• Исследования: Участие в исследованиях пользовательского опыта (обработка сырых данных опросов, интервью, подготовка данных для дальнейшего анализа). Подготовка кратких исследований по запросам

Пожелания к кандидату:

• Рассматриваем так же студентов 4 курса Бакалавриата или 1-2 курс Магистратуры; Специализация: Аналитика данных, Прикладная математика, Информатика и вычислительная техника, Прикладная информатика, Менеджмент.
• Excel (Продвинутый уровень): Сводные таблицы, ВПР (VLOOKUP/XLOOKUP), индексы, построение графиков, работа с большими таблицами.
• Python / R (Будет преимуществом): Базовое понимание, умение написать простой скрипт для обработки данных или построения графика (pandas / tidyverse).
• PowerPoint: Навыки структурирования информации и визуализации их в слайды.
• Круто, если у тебя есть понимание метрик: навыки описательной статистики (средние значения, тренды, корреляции) и знание основных продуктовых метрик (DAU/WAU/MAU, Retention, Conversion Rate, LTV, CAC, NPS) или базовых HR метрик (ССЧ, turnover rate, retention, NPS, time-to-fill) и умение их рассчитывать.
• Приветствуем наличие в бэкграунде учебных проектов/курсовых, связанные с анализом данных или с исследованиями и опросами; опыта прохождения стажировок (в IT, digital или аналитических отделах); наличие Pet-проеков: собственные дашборды, примеры анализа публичных данных на GitHub или в портфолио;
• Готовность оперативно присоединиться к команде, готовность работать 30-40 часов в неделю (гибридный формат работы).
• Ценим: проактивность, сильные аналитические навыки и готовность работать с большими массивами данных, коммуникабельность, готовность работать в режиме многозадачности.

Условия:

• Оформление по ДГПХ на срок 6 месяцев, стажировка оплачиваемая.
• Возможности получить опыт работы в крупнейшей компании - лидере отрасли.
• Возможность гибридного формата работы и удобный офис в шаговой доступности от ст. метро Серпуховская / Павелецкая.