Senior Marketing Analyst

Про команду и зону ответственности
У Фоксфорда большая маркетинговая команда и много пользовательских данных. Команда маркетинговых аналитиков помогает оценивать эффективность каналов, измерять инкрементальный эффект и принимать решения на основе данных. Поэтому у нас много задач на стыке маркетинговой и продуктовой аналитики — A/B-тесты, модели атрибуции, прогнозные метрики, LTV и юнит-экономика. Сейчас часть сложных аналитических задач держат на себе руководитель команды и CDO. Например, эксперименты и прогнозные метрики замкнуты на руководителе, а существующая марковская модель атрибуции — на CDO. Мы хотим передать эту зону новому аналитику, чтобы со временем он полностью забрал её себе и развивал дальше. Поэтому мы ищем маркетингового аналитика в аналитическую команду Фоксфорда. Нам важно, чтобы новому коллеге были интересны крупные задачи, которые реально влияют на бизнес. Если помимо базы (A/B, SQL, Python) у тебя уже есть опыт с цепями Маркова — мы будем рады познакомиться!

Наши ключевые инструменты — SQL (мы работаем в PostgreSQL и ClickHouse), BI-инструменты (Metabase, DataLens) и самописная система для A/B тестирования.

Чем предстоит заниматься
- работать с гипотезами маркетинга, разбирать входящие идеи и вопросы, предлагать способы их проверки, самостоятельно формулировать эксперименты и доводить гипотезы до проведения A/B-тестов, когда это целесообразно;
- развивать модели маркетинговой атрибуции. Одна из первых больших задач — перенять существующую марковскую модель, разобраться в её реализации, задокументировать её и дальше лидировать развитие модели;
- разрабатывать новые подходы к оценке эффективности маркетинга (например, модели для оценки медийной рекламы);
- работать с маркетинговой юнит-экономикой и прогнозными метриками: считать LTV, оценивать окупаемость каналов и помогать с бюджетным планированием;
- проводить ad-hoc аналитику по запросам маркетинга, разбирать аномалии, оценивать эффективность проектов и настраивать аналитические процессы вокруг таких задач;
- при необходимости строить и обновлять витрины и дашборды;
- работать с ML-скорингами в маркетинге и использовать их для сегментации аудитории и повышения эффективности маркетинговых коммуникаций.

Что для нас важно
- опыт в аналитике от 3-х лет;
- практический опыт A/B-тестирования от года (самостоятельный дизайн и проведение экспериментов);
- хорошая база в статистике и теории вероятностей;
- продвинутый SQL (CTE, оконные функции, работа со сложными запросами и их оптимизация), мы работаем в PostgreSQL и ClickHouse;
- Python для анализа данных;
- опыт работы с любой BI-системой (у нас Metabase и Data Lens);
- умение работать от бизнес-вопросами - самостоятельно разобраться в задаче, выбрать метод анализа и аргументировать решение.

Будет плюсом
- опыт в маркетинговой аналитике (сквозная аналитика, рекламные кабинеты, Яндекс Метрика);
- знание data-driven моделей атрибуции (марковских цепей, Shapley value или других подходов);
- опыт работы с распределёнными вычислениями и большими объёмами данных;
- опыт разработки LTV, прогнозных метрик, скорингов или других аналитических моделей;
- опыт в B2C-продуктах с большим трафиком — e-commerce, маркетплейсах, фудтехе, райдтехе, финтехе, классифайдах или других платформах;
- математическое, техническое или экономическое образование.