Мы занимаемся разработкой платформы для управления строительством крупных жилых объектов. У нас в работе сотни тысяч квадратных метров жилья, тысячи мастеров зарабатывают с нашей помощью, и мы планируем кратный рост в ближайшие месяцы.

Анализ данных — одно из ключевых для бизнеса направлений. Наша команда помогает сделать стройку прозрачной и следить за ходом работ, прогнозировать время завершения строительства, привлекать и удерживать мастеров, управлять остатком материалов на складах. Ежедневно мы касаемся всех аспектов бизнеса, нашими отчётами и алгоритмами пользуются все — от топ-менеджеров до операторов техподдержки, закупщиков и инженеров непосредственно на объекте.

У нас полностью распределённая команда, так что неважно, где вы живете (или хотели бы жить). За последние месяцы мы научились (и продолжаем учиться) работать удалённо так же эффективно, как и в офисе. В Москве на Баррикадной есть офис-коворкинг, куда можно при желании иногда приходить.

Что надо делать

• Решать задачи бизнеса с помощью данных: повышать выручку, снижать расходы, экономить время. Все решения пойдут в прод, а не в стол.
• Погружаться в предметную область и процессы, искать точки роста и оптимизации.

Нам нужны junior/middle аналитики для работы по двум направлениям:

• Привлечение мастеров. Сюда входит аналитика всего цикла привлечения: маркетинг, привлечение и оформление.
• Удержание мастеров. Отвечаем на сложные вопросы: что заставляет мастера оставаться с нами, а что влияет на его уход? Что происходит с мастером на стройке?

Требования

• Хороший уровень SQL: group by, join, having, оконные функции.
• Умение и готовность постоянно учиться новому. Мы каждый день решаем задачи, которые пока не умеем решать, разбираемся в запутанных схемах данных, вникаем в незнакомые предметные области и не боимся неопределённости.
• Умение объяснять сложные вещи простым языком и визуализировать их в виде понятных графиков.
• Английский язык на уровне комфортного чтения технической документации и обучающих материалов.

Будет большим преимуществом:

• Опыт работы с любым BI-инструментом.
• Знание и опыт программирования на Python.
• Понимание ML и алгоритмов.
• Знание методов статистического анализа и опыт их применения.