- Самостоятельно находить точки роста продукта: инсайты, скрытые паттерны, драйверы выручки
- Формировать и вести backlog гипотез на уровне продукта
- Проектировать систему метрик и событий, улучшать Data Quality совместно с data engineering командой
- Развивать культуру A/B тестирования и внедрять продвинутые методологии (CUPED, Bootstrap, Causal Inference)
- Строить модели когортного анализа, LTV-прогнозирования и сегментации пользователей
- 4–5+ лет опыта в продуктовой аналитике (B2C или сложный B2B)
- Экспертный SQL (оптимизация тяжелых запросов)
- Отличное понимание DWH и колоночных БД (ClickHouse / BigQuery)
- Уверенный Python или R (production-ready код, автоматизация отчетности, Airflow будет плюсом)
- Сильная статистика и математика, опыт сложного дизайна экспериментов
- Понимание unit-экономики, сетевых эффектов и каннибализации метрик