Senior Data Analyst
ITLT
Rola Senior Data Analyst w globalnym FinTech, gdzie analityka webowa i testy A/B są kluczowe. Pracujesz na surowych danych z AWS Redshift/Athena, tworzysz dashboardy w Looker i dostarczasz rekomendacje biznesowe. To więcej niż raportowanie – wymagana jest umiejętność wykrywania wzorców w zachowaniach użytkowników platformy i aplikacji mobilnej.
Brakuje: wielkość zespołu analitycznego, szczegóły dotyczące narzędzi do zarządzania danymi (etl, orchestracja).
Rola Senior Data Analyst w globalnym FinTech, gdzie analityka webowa i testy A/B są kluczowe. Pracujesz na surowych danych z AWS Redshift/Athena, tworzysz dashboardy w Looker i dostarczasz rekomendacje biznesowe. To więcej niż raportowanie – wymagana jest umiejętność wykrywania wzorców w zachowaniach użytkowników platformy i aplikacji mobilnej.
- ✓Data-driven kultura z realnym wpływem na produkt
- ✓Globalny, stabilny FinTech z milionami użytkowników
- ✓Transparentny proces rekrutacyjny z zadaniem praktycznym
- !Brak informacji o wielkości zespołu analitycznego
- !Nie podano, czy są dyżury lub praca w godzinach poza CET
- !Wymagane referencje – dodatkowy etap
- •Pisanie złożonych zapytań SQL w AWS Redshift i Athena do wydobywania danych o użytkownikach
- •Tworzenie i utrzymywanie dashboardów w Looker dla zespołów product i zarządu
- •Projektowanie i analiza testów A/B, w tym definiowanie metryk sukcesu i analiza kohortowa
- •Monitorowanie kluczowych wskaźników (retencja, konwersja, churn) i raportowanie odchyleń
- •Współpraca z zespołem deweloperskim przy optymalizacji zdarzeń i architektury danych
- •Segmentacja użytkowników i analiza cross-device usage
- •Prezentacja wyników i rekomendacji interesariuszom w języku biznesowym
Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).
Data analyst z około 5-letnim doświadczeniem, silnym SQL i znajomością AWS, który miał styczność z analityką webową i testami A/B, ale może nie być ekspertem w Looker (pod warunkiem szybkiej adaptacji).
Juniorzy bez 5-letniego doświadczenia, osoby szukające pracy na UoP (preferowany B2B), ani analitycy raportowi, którzy nie chcą pracować na surowych danych i angażować się w testy A/B.
- ?Ile osób liczy zespół analityczny i jak jest zorganizowany?
- ?Czy są plany migracji danych lub zmiany stacku (np. z Redshift na Snowflake)?
- ?Jak wygląda model współpracy z zespołem produktowym – czy analityk jest przypisany do konkretnych zespołów?
- ?Czy są narzędzia do orkiestracji danych (np. Airflow, dbt)?
- ?Jaki jest średni czas od pomysłu do wdrożenia testu A/B?
- ?Czy istnieje możliwość rozwoju w kierunku Data Science lub inżynierii danych?
- ?Jakie są oczekiwania co do dostępności poza standardowymi godzinami (np. awarie)?
- −Wielkość zespołu analitycznego
- −Szczegóły dotyczące narzędzi do zarządzania danymi (ETL, orchestracja)
- −Czy obowiązuje dyżur lub wsparcie weekendowe
- −Proces onboardingu i wsparcia merytorycznego
Firma kładzie nacisk na data-driven culture, gdzie dane są fundamentem decyzji od operacyjnych po strategiczne. Oczekuje się proaktywnego business partneringu i samodzielności w analizie.
Wstępna weryfikacja -> Wywiad techniczny z zadaniem praktycznym -> Spotkania z kadrą managerską (w tym VP) -> Sprawdzenie referencji