Middle Data Analyst [Segmento, МТС Веб Сервисы]
По договоренности
Удаленно•Занятость: Не указана•Требуемый опыт: От 1 года до 3 лет
Москва

Размер компании
-
Описание компании не указано
Описание вакансии
Segmento – маркетинговая IT-платформа, которая позволяет брендам и агентствам контролировать рекламные бюджеты во всех каналах на разных этапах Customer Journey. В основе решения лежат уникальные алгоритмы и таргетинги.
Дополнительно
Обязанности
— анализировать трафик и выявлять закономерности
— изучать потоковые данные (clickstream, impression logs, bid requests)
— искать связи между характеристиками аудитории, доступным трафиком и метриками эффективности (CTR, CVR, CPA), проверять различные гипотезы
— участвовать в запуске и анализе результатов экспериментов (a/b-тестирование)
— выявлять «узкие места» и точки роста в работе рекламных кампаний, бороться с фродом
— заниматься сбором кастомных сегментов для рекламных кампаний:
— по поведению аудитории и характеристикам трафика создавать сегменты для таргетинга, запрашиваемые рекламодателями
— data matching с данными партнёров (DMP, CDP, сторонние провайдеры данных)
— оценивать эффективность кампаний
— строить сквозную аналитику для любых кастомных отчетов: от рекламного показа до конверсии в оффлайне
— готовить стандартные исследования (Brand Lift, Sales Lift)
— собирать отчетность для ОРД по проведенным РК
— участвовать в автоматизации отчетности (описывать и валидировать алгоритмы сбора, проверять корректность автоматизированной отчетности).
Требования
— опыт от 1 года работы аналитиком данных
— глубокое владение Python (Pandas, NumPy, API, скрипты автоматизации)
— продвинутый уровень SQL (оптимизация запросов, window-функции, большие данные)
— понимание рекламных метрик (CPM, CPC, CPA, LTV) и моделей атрибуции
— навыки визуализации и сторителлинга: способности просто объяснить сложные цифры.
Будет плюсом:
опыт работы в AdTech, маркетинговых агентствах или DSP
— понимание рекламных метрик (CPM, CPC, CPA, LTV) и моделей атрибуции
— опыт работы с BI-платформами (QS, Tableau, Power BI или аналогами)
— понимание RTB-процессов и протоколов OpenRTB
— навыки машинного обучения (простые модели кластеризации или классификации).
Условия
— собственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability - не будут для вас проблемой, вы сможете сосредоточиться на фичах
— участие во внешних IT конференциях. Мы выступаем на HighLoad++, DataFest, Mobius, Test Driven Conf, Joker, DevOps, Матемаркетинг и даже проводим собственную конференцию по архитектуре архитектуре True Tech Arch
— полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронные библиотеки.