Junior Data Analyst

Опис вакансії (вимоги, умови, режим роботи):
SKELAR — це venture builder, який будує міжнародні продуктові IT-компанії за правилами світу венчурних інвестицій. Разом із ко-фаундерами збираємо сильні команди, щоб запускати продуктові IT-бізнеси та перемагати на глобальних ринках.

Зараз ми в пошуку Junior Data Analyst, який готовий будувати соціально-значимий продукт, здатний враховувати потреби бізнесу та дуже багато навчатись і зростати.

Howly — маркетплейс, за допомогою якого люди отримують якісні індивідуальні онлайн-консультації від професіоналів у різних галузях у режимі 24/7.

Замість тисячі запитів у Google наш користувач має один чат з експертом Howly, який допоможе asap отримати відповідь на будь-яке питання у сферах: Smartphones & Gadgets, Finance, Electronic & Household, Wellness & Beauty, PC & Mac.

Якщо тебе драйвить швидкість, результати, відповідальність та безпосередній вплив на бізнес рішення, давай знайомитись!

Що ти будеш робити:
— Працювати разом з CEO, COO, Head of Payments, Marketing Lead та іншими сіньйорними спеціалістами;
— Під наглядом Head of Payments мати ownership над 1-2 аналітичними зонами (Payments, LTV model);
— Розвивати існуючі аналітичні процеси та покращувати їх;
— Формулювати data-driven гіпотези задля покращення показників approval rates, Retention, зменшити cost of revenue, а також працювати з іншими показниками;
— Використовувати дані для покращення бізнесу-процесів.

Приклади задач (неповний список):
— Підвищувати рівень схвалення платежів у вибраних регіонах;
— Оптимізовувати витрати на процесинг за допомогою аналізу основних драйверів і мінімізації їх впливу ;
— Проаналізувати фактори утримання користувачів, пов’язані з платежами, і спланувати потенційні ініціативи щодо покращення;
— Оновлювати, покращувати та підтримувати модель оцінки LTV;
— Досліджувати поведінку користувачів для розуміння LTV драйверів.

У нас буде чудовий метч, якщо ти маєш:
— Початковий аналітичний досвід з B2C продуктами;
— Business mindset та наснагу працювати з даними;
— Знання основ статистики та розуміння hypothesis-driven розвитку продукту;
— Досвід роботи із SQL, інструментами для візуалізації даних, BI техніками;
— Сильні навички письмової й усної комунікації;
— Знання python (pandas, numpy) буде плюсом;
— Знання cross border платежів буде плюсом.