Стандартный аналитический набор: SQL + Python + A/B-testing + Dashboards. Данные лежат в Vertica, ClickHouse и немного в MySQL. Сложные расчёты делаем в Python и сохраняем в репозитории на github. Дашборды делаем в Tableau и Metabase. Платформа A/B-тестирования у нас своя. 

• Влиять на продукт. Аналитика — один из основных драйверов генерации продуктовых гипотез и влияния на ключевые метрики в кластере. 
• Заниматься тем, что интересно и важно. Аналитики в Профи — это полноценные участники продуктовых команд, которые помогают принимать решения. За счёт того, что основные бытовые аналитические проблемы решены (отчётность и дашборды автоматизированы и ad-hoc запросов почти нет), аналитики занимаются действительно интересными и ценными задачами.
• Творить вместе и решать задачи, которые никто в мире пока не решил хорошо. Идеального маркетплейса услуг пока не создали, поэтому есть шанс стать первопроходцем в решении многих аналитических задач.

• В Профи более 1000 разных услуг по всей России. Как научиться исследовать и смотреть на важные метрики при таком объёме разрезов? Как не упустить важное?  
• Хотим научиться работать с самыми активными специалистами в своей сфере. Как это лучше всего сделать? Есть ли ещё какие-то важные и ценные сегменты специалистов? 
• По каким факторам можно понять, что специалист останется с нами надолго? На что мы можем влиять? Нужно будет превращать гипотезы в A/B-тесты и проанализировать, что мы действительно повлияли на ключевые метрики. 

В первые три месяца

• Погрузиться в работу кластера: освоишься в данных, системах логирования и основных дашбордах, проверить, чтобы тебе всего хватало. Позаботишься об аналитической составляющей для новых фичей.
• Начать включаться в аналитическую работу над продуктом, помогать с расчётами эффекта от изменений.
• Погрузиться в жизненный цикл специалистов: выделить ядро heavy-специалистов, которые приносят нам больше всего денег. Что их значимо выделяет от остальных сегментов?  

Когда освоишься

• Растить метрику чека на специалиста через исследование паттернов поведения и тестирование новых идей.
• Вместе с продуктовым директором обсуждать планы и развитие кластера, экспериментировать над будущим продукта. 
• Придумывать и тестировать гипотезы для улучшения частей продукта, которые релевантны для специалиста вне зависимости от его специальности. Например, чат клиента и специалиста, геймификация.
• Придумать всю аналитику для сегмента юр.лиц.

• Опыт продуктовой аналитики от трёх лет.
• Опыт продуктовых исследований. Тебе нравится исследовать воронки, проводить когортный анализ, оперировать сегментами и гипотезами о ценности. Как минимум, знаешь всю программу симулятора Go Practice.  
• Прикладной опыт в A/B-тестирования — от дизайна до принятия решения после результатов. Знаешь, как и зачем валидировать метрики и как сократить время проведения теста. 
• Знание и понимание математической статистики. Можешь объяснить физический смысл p-value и доверительного интервала, знаешь условия применимости стандартных статтестов. Круто, если для тебя матстаты понятны на интуитивном уровне и можешь с ходу определить, что не так с сетапом А/B-теста.
• Уверенное владение SQL, Python. 
• Умение объяснять сложные вещи простыми словами. Сможешь презентовать результаты работы команде или всей компании. Здорово, если есть желание делиться опытом на конференциях или внутренних митапах.