logo[мetahunt]
> DOU

Data Analyst

Guru Apps
company:Product
sqlpythonstatisticsdbt
appsflyeradjustdagsterairflowclickhousebigquerysnowflake
semantic dedup

Reposted 2× across Djinni + DOU — deduped to one listing.

metahunt matched 2 postings of this exact role by semantic similarity, so you see it once instead of 2 times.

experience2+ years
> full description

Привіт! 
Ми шукаємо Data Analyst — людину, яка допомагатиме продуктовим або маркетинговим командам ухвалювати рішення на основі даних і самостійно проходитиме весь шлях від сирих даних до конкретної рекомендації для бізнесу.

 

Guru Apps — продуктова компанія by Universe, що створює застосунки у двох основних напрямах: утиліти та AI. Ними щодня користуються мільйони людей зі 180+ країн світу. У цій ролі ти працюватимеш на перетині класичної аналітики та analytics engineering: досліджуватимеш дані, шукатимеш точки зростання, впливатимеш на рішення й самостійно реалізовуватимеш необхідні моделі, метрики та дашборди.

 

Чому ми відкрили цю роль?

Ми працюємо з комплексними аналітичними викликами: від пошуку точок зростання у продуктовій воронці до роботи з маркетинговою атрибуцією, креативами та оптимізаційними подіями.

Тому ми підсилюємо Data Team аналітиком, який зможе взяти ownership над окремим продуктом або маркетинговим треком, стати партнером для бізнес-команди та допомагати їй не лише бачити цифри, а й перетворювати їх на конкретні рішення.

 

Що буде у твоїй зоні відповідальності?

Залежно від твого досвіду та майбутнього домену ти сфокусуєшся на одному з двох напрямів.

Product Analytics:

  • Аналізувати продуктову воронку end-to-end: від креативу, інсталу й онбордингу до тріалу, покупки, retention та LTV.
  • Знаходити точки зростання на різних етапах взаємодії користувача з продуктом.
  • Проєктувати й оцінювати A/B-тести, формувати рекомендації та розвивати культуру експериментів у продуктових командах.
  • Працювати з монетизацією: pricing, paywall-логікою, trials, renewals, refunds, and subscription metrics.
  • Долучатися до інструментування подій і контролювати якість трекінгу, щоб продуктові рішення базувалися на коректних даних.

     

Marketing Analytics:

  • Аналізувати ROMI та payback у розрізі каналів, гео, кампаній і когорт, знаходити неефективність та можливості для масштабування.
  • Досліджувати перформанс креативів, аудиторій, bid-стратегій, оптимізаційних подій і нових рекламних каналів.
  • Працювати з прогнозними метриками, зокрема pLTV, разом із ML/DS-командою.
  • Контролювати якість маркетингових та атрибуційних даних: працювати з MMP, SKAdNetwork і звірками з рекламними кабінетами.
  • Допомагати маркетинговим командам переходити від спостереження за метриками до конкретних змін у бюджетах і стратегіях.

     

Незалежно від напряму ти також будеш:

  • Самостійно проходити інженерний шлях від даних до рішення: моделювати вітрини у dbt, працювати через git і code review, налаштовувати тести та data quality.
  • Створювати метрики, дашборди й semantic layer, з якими команди зможуть самостійно закривати більшість типових запитів.
  • Використовувати AI-інструменти у щоденному процесі: Claude Code, Codex, MCP дата-платформи та інші рішення для автоматизації роботи.
  • Вибудовувати партнерство з продуктовими або маркетинговими стейкхолдерами: розуміти їхні цілі, формувати аналітичний порядок денний і доводити висновки до реальних змін.
  • Самостійно знаходити проблеми та можливості, а не чекати на готове технічне завдання.

     

Кого ми шукаємо?

Нам важливо знайти не просто спеціаліста, який уміє писати SQL-запити чи будувати дашборди, а аналітика, який розуміє бізнес-контекст, формує власну позицію та впливає на рішення.

Найкраще в цій ролі себе зможе проявити людина, якій уже затісно в межах готових вітрин і вхідних запитів та яка хоче отримати ширший ownership, сучасний технічний стек і більше впливу на розвиток продуктів або маркетингу.

  • Маєш від 2 років досвіду в продуктовій або маркетинговій аналітиці у продуктовій компанії.
  • Впевнено працюєш із SQL та використовуєш Python для аналізу даних.
  • Застосовуєш статистику на практиці: працюєш з експериментами, довірчими інтервалами та розумієш принципи каузальності.
  • Умієш пройти шлях від метрики до рішення: не лише знайти інсайт, а й пояснити його стейкхолдерам та довести до зміни в продукті, бюджеті чи стратегії.
  • Маєш досвід із dbt і git або впевнену технічну базу та готовність швидко їх опанувати.
  • Комфортно працюєш із кодом, pull request і review-процесом.
  • Використовуєш AI-інструменти у щоденній роботі або маєш сильний інтерес і готовність швидко інтегрувати їх у свій процес.
  • Можеш самостійно формувати порядок роботи, діяти в умовах невизначеності та брати відповідальність за результат.
  • Умієш зрозуміло комунікувати висновки й будувати партнерські відносини з бізнес-стейкхолдерами.

Стек для нас — не догма. Якщо ти маєш досвід подібних задач за допомогою інших інструментів, розкажи про свій підхід. Нам важливіше інженерне мислення, аналітичне судження та швидкість занурення в нові технології.

 

Буде плюсом

  • Досвід роботи з mobile- або підписними продуктами.
  • Практика event-трекінгу та інструментування.
  • Розуміння маркетингової атрибуції.
  • Досвід роботи з MMP — AppsFlyer або Adjust — та SKAdNetwork.
  • Практика incrementality-тестів або Marketing Mix Modeling.
  • Робота з API рекламних мереж.
  • Досвід у креативній аналітиці.
  • Розуміння принципів роботи оркестраційних інструментів на кшталт Dagster або Airflow.
  • Досвід роботи зі сховищами ClickHouse, BigQuery, Snowflake або їхніми аналогами.

 

Що буде з нашого боку?

  • Вплив на бізнес-рішення. Твоя цінність полягатиме не в кількості створених дашбордів: результати аналізів впливатимуть на продукти, маркетингові бюджети та внутрішні процеси.
  • Широкий ownership. Ти зможеш взяти відповідальність за окремий продукт або маркетинговий трек і самостійно формувати аналітичний порядок денний.
  • Сучасна data-платформа. У тебе буде доступ до всіх необхідних даних бізнесу, значна частина яких доступна майже в реальному часі.
  • Робота без технічних черг. Аналітики можуть самостійно пройти шлях від сирих даних до моделі, дашборда та рішення, не перекидаючи кожен запит до Data Engineering.
  • AI-native середовище. Data-платформа та командні процеси побудовані з урахуванням активного використання AI — від роботи з кодом і даними до створення дашбордів та комунікації зі стейкхолдерами.
  • Сильне партнерство з командами. Ти напряму взаємодіятимеш із Product, Marketing, Creative, ML і Data Engineering.
  • Можливість обрати траєкторію розвитку. Залежно від твоїх цілей можна поглиблювати експертність, брати складніші бізнес-треки або з часом рухатися в лідерський напрям.
  • Підтримка на старті. У перші місяці ти опануєш стек і процеси команди, познайомишся з ключовими стейкхолдерами та поступово візьмеш ownership над своїм доменом.

 

Що ми тобі пропонуємо?

Віддалений або гібридний формат роботи з можливістю працювати з наших офісів у Києві, Львові та Варшаві. В офісах є сніданки й обіди, а для переїзду до Києва або Варшави маємо релокаційний пакет.

Також маємо медичне страхування, 20 днів оплачуваного відпочинку та програми підтримки well-being. Для професійного розвитку доступні навчальний бюджет, заняття з англійської, внутрішня база знань. Також Universe має необхідні умови для безперебійної роботи під час війни та програми підтримки співробітників і їхніх близьких.

 

Як це - бути в Universe?

Universe - продуктова IT-компанія, яка розвиває кілька бізнесів і будує продукти для мільйонів користувачів у всьому світі. Тут багато задач, у яких немає готової відповіді: потрібно розібратися в контексті, поставити правильне питання, перевірити підхід і взяти відповідальність за результат.

З нами ти зможеш працювати не лише з готовими даними, а з усією системою end-to-end, впливати на рішення та збільшувати рівень відповідальності через результат, ініціативу й власну експертність.

Якщо тобі хочеться вийти за межі ролі «дашборд-мейкера», працювати з сучасним стеком і бачити, як твої висновки змінюють продукт або маркетингову стратегію, — будемо раді познайомитися.