Все вакансии
Аналитик данных
Превращайте наши продуктовые данные и данные о привлечении в решения.
Штутгарт, Германия — гибрид (2–3 дня в неделю в офисе)Полная занятость / Работающий студент (Werkstudent)Продукт и рост
MyChatWrap превращает экспортированные чаты WhatsApp в аналитику отношений — целиком в браузере, ничего не сохраняя. Мы собираем много собственных данных о продукте и привлечении, но ответов пока мало. Вы будете отвечать за весь аналитический слой: модели, дашборды и еженедельные отчёты, которые подсказывают команде, что строить и куда вкладывать ресурсы.
Чем вы будете заниматься
- Строить и поддерживать ключевые метрики — активацию, удержание, эффективность каналов привлечения, воронки конверсии — и сделать их доступными для самостоятельного использования.
- Проектировать и анализировать A/B-тесты и эксперименты с ценами и онбордингом от начала до конца — от гипотезы до чёткой рекомендации «запускать / закрывать».
- Разбираться в воронке привлечения (поиск, ИИ-ассистенты, соцсети, прямые заходы) и показывать, какие источники действительно конвертируют.
- Вместе с разработкой проектировать схему событий, чтобы собираемые данные отвечали на реальные вопросы.
- Писать короткие аналитические выводы с чёткой позицией — а не презентации на 40 слайдов, — по которым основатель может действовать в тот же день.
Кого мы ищем
- От 2 лет в аналитике (продуктовой, growth или BI) — или выдающееся портфолио, если вы в начале карьеры.
- Уверенный SQL и владение скриптовым языком для анализа (Python или R).
- Умение сформулировать бизнес-вопрос, выбрать правильный метод и понятно донести ответ.
- Хорошее понимание экспериментов — значимость, мощность, типичные ошибки.
- Английский на уровне C1 и выше.
Будет плюсом
- Опыт работы с BI-инструментом поверх хранилища данных или создания дашбордов в коде (Recharts, Streamlit и т. п.).
- Знакомство с конвейерами агрегации MongoDB.
- Опыт в маркетинговой / SEO-аналитике (GSC, GA4, атрибуция).
- Немецкий язык.
Языки
Требуется английский на уровне C1 и выше. Немецкий — большой плюс.
Работающий студент
В формате Werkstudent: ~16–20 ч/неделю в учебный период, гибкий график под ваше расписание, ответственность за один-два регулярных анализа плюс разовые глубокие исследования.