Вакансии продуктового аналитика (Product Analyst)

Продуктовый аналитик: метрики, эксперименты, гипотезы

Продуктовый аналитик помогает команде решать, что делать с продуктом дальше: считает метрики (DAU, retention, конверсию, LTV), ищет, где пользователи отваливаются в воронке, проектирует и разбирает A/B-тесты. Работает в связке с продакт-менеджером и отвечает за то, чтобы решения принимались на данных, а не на ощущениях.

Технический минимум — SQL на уровне оконных функций, статистика для экспериментов (размер выборки, проверка гипотез, множественные сравнения) и инструменты продуктовой аналитики вроде AppMetrica, Amplitude или собственных хранилищ событий на ClickHouse. Python с pandas здесь нужен чаще, чем у классического аналитика данных: многие эксперименты разбирают в ноутбуках.

Junior-позиций у продуктовых аналитиков меньше, чем у аналитиков данных, — компании часто растят их из своих же аналитиков. Здесь собраны вакансии и стажировки продуктовых аналитиков для junior-уровня и без опыта с hh.ru, Habr Career и Telegram-каналов, обновляем ежедневно.

Частые вопросы

Чем продуктовый аналитик отличается от аналитика данных?

Аналитик данных обслуживает весь бизнес — отчёты, дашборды, разовые выгрузки. Продуктовый аналитик закреплён за продуктом или фичей и отвечает за его метрики: формулирует гипотезы вместе с продактом, планирует эксперименты и оценивает их результат.

Что спрашивают про A/B-тесты на собеседовании?

Как выбрать метрику и рассчитать размер выборки, почему нельзя подглядывать в результаты до конца теста, что делать с несколькими метриками сразу, как интерпретировать незначимый результат. Часто дают кейс: метрика упала после релиза — как найти причину.

Можно ли сразу пойти в продуктовую аналитику без опыта?

Можно, но конкуренция высокая: стажировок мало. Частый путь — начать аналитиком данных или BI-аналитиком и перейти в продуктовую команду через полгода-год, набрав опыт в SQL и экспериментах на реальных данных.