Trackadero — это высокоэффективная аналитическая платформа, предназначенная для глубокого анализа данных и оптимизации решений в отраслях туризм, реклама и маркетинг. Мы создаем облачные, масштабируемые решения на базе AWS и Kubernetes.
Основные задачи:
- Разработка и поддержка BI-отчетов и дашбордов (Tableau, Power BI, Apache Superset) для анализа эффективности рекламных кампаний;
- Визуализация и интерпретация ключевых метрик (Geo, Budgets, CPA, ROI и др.) и подготовка аналитических выводов для продуктовых и маркетинговых команд;
- Анализ пользовательского поведения и влияния рекламных кампаний на ключевые бизнес-метрики;
- Проведение исследовательской аналитики и формирование гипотез по улучшению эффективности кампаний, продукта, отчетов для клиентов;
- Построение и оптимизация ETL/ELT-процессов, включая работу с потоковыми данными (Kafka, Kinesis) и историческими данными;
- Верификация качества и консистентности данных, выявление аномалий, создание систем мониторинга данных;
- Применение AI/ML моделей для прогнозирования показателей и автоматизации отчетности;
- Сотрудничество с дата-инженерами, ML-специалистами и бизнес-командами для обеспечения end-to-end аналитических процессов.
Требования:
- Опыт работы в роли BI-аналитика или аналитика данных от 5 лет.
- Отличное знание SQL, опыт работы с хранилищами данных (Snowflake, Redshift, Elasticsearch).
- Владение BI-инструментами: Tableau, Power BI, Superset.
- Навыки работы с Python (pandas, numpy, matplotlib/seaborn) — для проведения исследовательского анализа и подготовки аналитических скриптов.
- Опыт работы с потоковыми данными и системами оркестрации ETL (Airflow, Nifi).
- Знания в области машинного обучения (например, классификация, регрессия, итд).
- Умение четко формулировать аналитические выводы и визуализировать инсайты.
- Опыт работы в сферах digital-маркетинга, performance или рекламы — желательно.
Мы предлагаем:
- Конкурентоспособное и прозрачное вознаграждение;
- Удаленный формат работы, возможность гибкого графика;
- Участие в построении масштабируемой дата-аналитической инфраструктуры с нуля;
-
Отсутствие формализма, комфортную команду и легкую коммуникацию;
-
Красивый и современный офис рядом метро Спортивная/Фрунзенская (офис по желанию);
- Возможность влиять на продукт и встраивать AI/ML в аналитику;
- Работу с большими объемами данных, в том числе в real-time.