Position: Data Analyst
Company: Esports Charts
Category: Data Science
Experience: 2y

**Esports Charts** — українська продуктова ІТ-компанія, яка розробляє сервіси в сфері кіберспорту.

Ми збираємо статистику переглядів всіх живих трансляцій в світі і створюємо на основі цього унікальну аналітику.

**Кілька фактів про нас:**
— Надаємо статистику командам, турнірним агрегаторам і ігровим видавцям зі всієї планети
— Ми працюємо з таблицями до 100 мільярдів рядків, наповнюючи їх даними з 29 платформ і робимо це швидко
— Більшість детальної статистики про стрімінг в інтернеті з’являється в нашому офісі

Ми шукаємо **аналітика**, який допоможе нам поліпшити нашу роботу з даними, зробить наші метрики ще більш точними.

Зараз у нас багато великих таблиць (> 50 мільярдів рядків, до 100), які показують статистику переглядів онлайн-трансляцій, активності в чаті і всього, що ми можемо зібрати. Більш того, в нас є інструменти для швидкої роботи з даними, веб-інтерфейс для звичайних завдань. На основі цієї статистики ми створюємо безліч бізнес-метрик, які потім аналізуємо. Хоча зараз ми робимо багато прогнозів, ми хочемо збільшувати їх дальність і точність. Приклади того, що ми хочемо з’ясувати — хто стане більш відомими в Китаї через рік — OG або Liquid, наскільки популярним буде турнір через півроку, якщо запрошені команди нам уже відомі.

**Для нас важливі:**
— Досвід аналітики даних від двох років
— Глибоке розуміння SQL-подібних баз даних
— Досвід з R / Python більше року
— Сильні аналітичні навички — належить аналізувати зв’язки і залежності, шукати причини кореляції даних

**Буде великим плюсом:**
— Диплом магістра технічної спеціальності або економічної кібернетики
— Досвід роботи з Jupyter або подібними середовищами
— Досвід з аналітичними і/або ML бібліотеками — NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow
— бекграунд у геймдеві і/або аналітиці переглядів

**Що ми з тобою будемо робити кожен день:**
— Готувати звіти для партнерів на основі вже готових запитів в бази даних,
— Апроксимувати необхідні величини,
— Доповнювати відсутні даних,
— Тісно працювати з командою розробки над скреппінгом нових даних, розумінням вже наявних.

**Як відбувається відбір кандидатів:**
Кожне резюме переглядає Tech Lead і HR. Якщо у тебе релевантний досвід — з тобою зв’яжеться HR для інтерв’ю, на якому заповнимо прогалини в резюме і обговоримо попередній досвід роботи — як і з чим доводилося працювати.
За результатами цього етапу ми запрошуємо кандидатів на бесіду з CTO. Коли ми розуміємо, що нам по дорозі — робимо оффер, якщо щось пішло не так — обов’язково даємо фідбек.