Напиши текст вакансии для должности "Аналитик данных". Название компании: "Таймпэд". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 1 года до 3 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'SQL', 'Tableau', 'Linux', 'airflow', 'stitch', 'Metabase', 'Git'

В жизни много всего происходит, и, чтобы люди не упускали самое интересное, мы придумали Timepad. Наш сервис помогает организаторам проводить мероприятия, а участникам — находить лучшие события. И сейчас мы в поисках аналитика, который поможет сделать наш продукт еще лучше. В нашей команде на данный момент 3 аналитика, которые занимаются по большей части продуктовой и маркетинговой аналитикой, а также поддержкой и развитием собственной инфраструктуры. Главная задача аналитики - понять потребность бизнеса, предложить решение или сформировать и проверить гипотезы. Мы стараемся отходить от adhoc и &quot;описательной аналитики&quot; в целом, поэтому много задач на уровне бизнес-требований, которые требуют хорошей экспертизы и опыта. Мы подружимся, если ты имеешь:  Опыт продуктовой аналитики - ищем сильного аналитика с богатой экспертизой (например, понимание выстраивания пирамиды метрик, опыт внедрения метрик) Хорошее знание Python/SQL, основы Linux Опыт с ETL - Stitch, Airflow Опыт работы с BI системами, у нас Tableau и Metabase Представление о работе с REST API Навыки работы с Git Желание профессионально развиваться, предлагать и нести ответственность за решения на своем уровне.  Какие задачи мы решаем:  Сбор данных из разных источников - внутренние БД и системы (MySQL, Postgres, ES, Graylog), API аналитических и др. сервисов (Google Analytics/Метрика, AMO CRM, и др.) и количество источников растет. Очистка, преобразование, обогащение внешними данными (например, геоданными из OpenStreetMap), а также поиск интересных зависимостей. Развитие модели данных в аналитическом хранилище (у нас на Redshift) Формирование и проверка гипотез, например, участники мероприятий в категории &quot;хобби и творчество&quot; с большей вероятностью придут на мероприятие повторно. Визуализация сложных зависимостей или большого объёма данных, например, отрисовка графа мероприятий, на которые сходили участники, имеющие более 2х регистраций за период. Проведение исследований, поиск закономерностей, предложение бизнесу инициатив и решений их проблем (например, подготовка сегмента участников для рассылки и применение A/B теста) Остаются adhoc задачи, которые мы стараемся автоматизировать - например, сбор кастомных сегментов под специфическую тематику. Найдутся задачи для ML - сегментации, классификации, работа с текстами, но ML для нас не цель, а инструмент.  Если мы подружимся, ты будешь:  Работать в продуктовой команде, разбираться в процессах и проблемах, формировать и проверять гипотезы на основе бизнес требований. Погружен в проекты коллег по развитию продукта и бизнеса, помогать принимать решения на основе данных аналитики. Улучшать модель данных хранилища. Создавать и поддерживать витрины в хранилище, строить на их основе дашборды и обучать бизнес правильно их читать. Использовать Python для исследования данных, поверки гипотез и преобразования данных. Улучшать и расширять ETL. Работать с API внешних сервисов. Предлагать инициативы в аналитике, пускай даже странные (например, использование GPT-3)    Почему у нас хорошо:   У нас ты сможешь сильно прокачаться, ведь твои решения и результат работы будет сразу отражаться в бизнес-модели компании;   Твои знания и умения - укрепление позиций компании на рынке, поэтому мы в них вкладываемся;   Конечно же, всё по-белому;   Гибридный формат работы, кто-то работает из дома, а в офис можно приходить с 9 до 12, если тяжело просыпаться рано;   Ценим своевременный отдых и даем три дополнительных дня к отпуску;   Оплачиваем профессиональное обучение и ДМС со стоматологией;   Ценим здоровье своих людей - поэтому в офисе всегда доступен горячий полный рацион (да, это завтрак, обед и ужин :) );   И ты всегда узнаешь о самых классных мероприятиям твоего города первым.