Описание должности
Как аналитик данных в BitGo вы будете играть ключевую роль в преобразовании сырых данных в практические бизнес-инсайты, которые способствуют принятию стратегических решений. Эта должность требует глубокого понимания принципов анализа данных и их применения в разработке продуктов, росте бизнеса и операционной эффективности. Вы будете сотрудничать с кросс-функциональными командами инженеров, менеджеров продуктов и отдела клиентского успеха для выявления возможностей, проектирования экспериментов и совершенствования продуктовых стратегий. В обязанности также входит разработка и поддержка стандартизированных метрик и дашбордов для мониторинга ключевых показателей эффективности (KPI) и выявления тенденций, формирующих бизнес-гипотезы. Ваша работа напрямую повлияет на масштабируемость и надежность инфраструктуры данных BitGo, обеспечивая точную, своевременную и полезную информацию для заинтересованных сторон.
Ключевые обязанности
- Разработка и предоставление бизнес-инсайтов на основе данных путем анализа поведения пользователей, рыночных тенденций и операционных метрик для выявления возможностей роста и стратегий оптимизации продукта.
- Проектирование, внедрение и стандартизация метрик и дашбордов, обеспечивающих реальную видимость производительности продукта, вовлеченности клиентов и бизнес-результатов.
- Сотрудничество с кросс-функциональными командами, включая менеджеров продуктов, инженеров и отдел клиентского успеха, для преобразования данных в практические рекомендации и решения.
- Создание и автоматизация систем отчетности по KPI для различных продуктов и услуг BitGo, обеспечивая масштабируемость и согласованность в предоставлении данных.
- Партнерство с менеджерами продуктов для проектирования и проведения A/B-тестов, проверки гипотез и доработки продуктовых идей на основе эмпирических данных.
- Работа с инженерными командами для улучшения доступности, целостности, точности и надежности конвейеров данных, обеспечивая их бесперебойную интеграцию с бизнес-инструментами и платформами.
- Выступление в роли популяризатора данных, обучая заинтересованные стороны принятию решений на основе данных, формируя культуру аналитики в организации и согласовывая инициативы с бизнес-целями.
- Проведение анализа первопричин аномалий данных и узких мест производительности для обеспечения качества данных и операционной эффективности во всех системах.
- Разработка прогнозных моделей и сценарных анализов для прогнозирования бизнес-результатов и поддержки долгосрочного стратегического планирования.
- Сотрудничество с командами маркетинга и продаж для анализа сегментации клиентов, эффективности кампаний и тенденций доходов с целью информирования стратегий роста.
Требования к должности
- Подтвержденный опыт анализа данных, предпочтительно в среде SaaS или финтеха, с акцентом на продуктовую аналитику, бизнес-аналитику или growth hacking.
- Продвинутое владение SQL, Python или R для обработки, анализа и визуализации данных, а также опыт работы с инструментами типа Tableau, Power BI или Looker.
- Глубокое понимание архитектуры конвейеров данных, включая процессы ETL, облачные платформы данных (например, Snowflake, BigQuery) и лучшие практики хранения данных.
- Отличные коммуникативные навыки для преобразования сложных данных в понятные и практические инсайты для нетехнических заинтересованных сторон и кросс-функциональных команд.
- Способность работать самостоятельно и в команде в динамичной среде с жесткими сроками и меняющимися приоритетами.
- Опыт работы с гибкими методологиями и успешное выполнение проектов на основе данных в срок и в рамках бюджета.
- Знание методов машинного обучения и их применения к бизнес-задачам, включая опыт развертывания и мониторинга моделей.
- Аналитический склад ума с умением выявлять закономерности, корреляции и аномалии в больших наборах данных для принятия стратегических решений.
- Опыт работы с фреймворками клиентской аналитики, включая когортный анализ, анализ воронок и моделирование пожизненной ценности клиента (LTV).
- Отличные навыки решения проблем и критического мышления при работе с данными, предложение инновационных решений для улучшения их качества и бизнес-результатов.
- Способность работать с заинтересованными сторонами всех уровней, от руководителей до инженеров, для согласования инициатив с целями организации.
- Опыт работы с практиками управления данными, включая стандарты качества данных, управление метаданными и соблюдение нормативных требований.
- Высокая внимательность к деталям и стремление к точности в процессах анализа и отчетности.
- Способность разрабатывать и поддерживать масштабируемые системы данных, способствующие росту бизнеса и операционной эффективности.
- Опыт использования методов визуализации данных для представления результатов в убедительной и практической форме лицам, принимающим решения.