Senior Product & PLG Analyst (Full-Stack Data Scientist)

Мы ищем старшего full-stack аналитика / data scientist, который будет полностью отвечать за Product и PLG аналитику. Вы будете отвечать за метрики, лежащие в основе нашего self-serve движения (signup, активация, usage, конверсия, расширение и retention), и находить драйверы, которые стоят за ними. Вы будете работать напрямую с нашим CEO и руководством в качестве think-партнера по продуктовым и growth-решениям.

Эта роль полностью самостоятельная. Когда возникает вопрос, вы доводите его до конца: от построения пайплайна, моделирования данных, обучения и deployment модели до анализа результатов и возврата с четкой рекомендацией. Ничто не ждет в очереди на кого-то другого. Вы также будете тесно работать с другими аналитиками в команде, делиться методами и стандартами, а также взаимодействовать с Product, Engineering, Growth, Marketing и GTM.

• Полностью отвечать за Product и PLG аналитику: определять, инструментировать и измерять self-serve funnel, от первого API-вызова до активации, конверсии в платящих пользователей, расширения и churn.
• Выявлять драйверы, стоящие за top-level KPI: какие поведения, use cases и продуктовые опыты предсказывают активацию, retention и монетизацию.
• Создавать то, что нужно: пайплайны данных и модели (SQL, dbt, Python, orchestration), которые превращают необработанные данные о продукте, usage и billing в надежные, многократно используемые датасеты.
• Создавать и внедрять предиктивные модели (conversion propensity, churn risk, прогнозирование usage, lead и account scoring) и внедрять их результаты в продуктовые и GTM-процессы.
• Проектировать, проводить и оценивать эксперименты (A/B-тесты, тесты ценообразования и упаковки, изменения онбординга) и применять causal inference, когда невозможно провести чистый эксперимент.
• Проактивно отслеживать ключевые бизнес- и продуктовые метрики, исследовать тренды и аномалии, выявлять инсайты, на основе которых заинтересованные стороны могут действовать.
• Работать напрямую с CEO и руководством по стратегическим вопросам, включая ценообразование, growth-рычаги, продуктовые ставки и рыночные возможности, превращая неоднозначные вопросы в четкий анализ и решения.
• Устанавливать стандарт того, как мы измеряем успех продукта: определения метрик, единый источник истины и аналитическую строгость во всех командах.

• 5+ лет опыта в качестве Product / Growth Analyst, Data Scientist или на эквивалентной позиции.
• 2+ года опыта в SaaS-компании, с глубоким пониманием funnels, cohorts, активации, retention, монетизации и PLG-динамики.
• Сильная статистическая база.
• Подтвержденный опыт самостоятельной работы end-to-end, от data engineering через моделирование до итоговой рекомендации.
• Сильный практический опыт использования Python для анализа данных, экспериментов, machine learning и моделирования данных в production-среде.
• Уверенная работа с большими, неструктурированными данными на уровне событий (event-level).
• Практический опыт создания, валидации и deployment предиктивных моделей (например, классификация, прогнозирование, сегментация), которые использовались для принятия реальных бизнес-решений.
• Подтвержденная способность влиять на бизнес-стратегию с помощью данных и обеспечивать согласованность между межфункциональными заинтересованными сторонами, включая руководство высшего звена.
• Сильные коммуникативные навыки: вы умеете превращать сложный анализ в четкую, убедительную историю и конкретную рекомендацию.
• Опыт работы с современными инструментами данных (Snowflake/BigQuery, dbt, Airflow, а также BI-инструментами, такими как Omni/Looker/Tableau).
• Степень бакалавра (BSc) в области статистики / математики / computer science или эквивалент.

• Опыт работы в API-first, developer-focused или PLG-компании.
• Опыт работы с платформами продуктовой аналитики (PostHog, Amplitude, Mixpanel).
• Опыт анализа ценообразования и упаковки или моделей usage-based billing.
• Знакомство с LLM / AI-инструментами, а также использование AI-агентов для ускорения собственной аналитической работы.
• Подтверждение того, что вы создаете что-то самостоятельно: профиль на GitHub, портфолио, сторонние проекты или публикации.
• Степень магистра (MSc) / PhD в области статистики / математики / computer science или эквивалент.

Мы предлагаем конкурентоспособную компенсацию и пакет льгот. Фактическая компенсация будет определяться на основе факторов, связанных с работой, включая опыт, навыки, квалификацию, уровень, на котором нанимается кандидат, и географическое положение, в соответствии с применимым законодательством.

Диапазон базовой компенсации

$179 000—$224 000 USD

• Конкурентоспособная компенсация

• Возможности карьерного роста и обучения

• Гибкость и самостоятельность

• Культура сотрудничества и инноваций

• Возможность работать над значимыми AI-проектами

• Международная среда и талантливые команды