Analytics Engineer

სელფიში ვეძებთ გუნდის ახალ წევრს Analytics Engineer - ის როლზე. თუ გიყვარს მონაცემებთან მუშაობა, სტრუქტურირება, ბიზნესისთვის ღირებული დაკვირვებების პოვნა და გსურს გავლენა მოახდინო ციფრული პროდუქტების განვითარებაზე, ეს პოზიცია შენთვისაა.

ამ როლში შენ:

• იმუშავებ მონაცემთა ბაზებთან – უზრუნველყოფ საჭირო მონაცემთა შეგროვებას, ხარისხის მონიტორინგს, მათ ეფექტურ დამუშავებას და ანალიზისთვის მომზადებას.
• გააანალიზებ ციფრული პროდუქტების მონაცემებს – ბიზნესთან ერთად დანერგავ  ანალიტიკურ ხელსაწყოებს, მონაცემებზე დაყრდნობით იპოვი პროდუქტის ზრდისა და გაუმჯობესების შესაძლებლობებს.
• შეისწავლი მომხმარებლის ქცევას – ციფრული გზის ფარგლებში (onboarding, activation, conversion) დაადგენ, სად არის მომხმარებლის დაკარგვის ან ზრდის პოტენციალი.
• ითანამშრომლებ ბიზნეს სტეიქჰოლდერებთან – დაეხმარები პროდუქტის, მარკეტინგისა და მენეჯმენტის გუნდებს ბიზნეს ამოცანების მონაცემთა ჭრილში დანახვასა და გადაჭრაში.
• გამოიყენებ ხელოვნურ ინტელექტს სამუშაოს ეფექტიანობისთვის, ყოველდღიური პროცესების გასაუმჯობესებლად და ანალიტიკური საქმიანობისთვის.
• განსაზღვრავ და მონიტორინგს გაუწევ პროდუქტის მთავარ KPI-ებს (DAU, MAU, retention, churn).
• შექმნი ავტომატურ რეპორტებს Power BI-ში, რომლებიც გუნდს დაეხმარება სწრაფი და მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მიღებაში.

თუ ეს როლი გაინტერესებს, აუცილებელია გქონდეს:

• მინიმუმ 2 წლიანი სამუშაო გამოცდილება შესაბამის სფეროში (Analytics Engineering, Data/Product Analytics ან დაკავშირებული მიმართულება).
• SQL-ის ძლიერი პრაქტიკული ცოდნა და მონაცემთა ბაზებთან მუშაობის გამოცდილება.
• მონაცემთა მომზადების (Data Wrangling) გამოცდილება – რთული, დაუმუშავებელი მონაცემების სტრუქტურირებისა და გაწმენდის უნარი.
• Power BI-თან (ან მონაცემთა ვიზუალიზაციის სხვა წამყვან ინსტრუმენტებთან) მუშაობის  გამოცდილება.
• ბიზნეს სტეიქჰოლდერებთან მუშაობის გამოცდილება – ტექნიკური ენის ბიზნეს ენაზე „თარგმნისა“ და მოთხოვნების ანალიტიკურ ამოცანებად გარდაქმნისა და კომუნიკაციის უნარი.
• ციფრული პროდუქტების მეტრიკების ცოდნა (funnels, retention, cohorts, conversion).
• პროაქტიულობა და ანალიტიკური აზროვნება – არ ელოდები მხოლოდ მზა ინსტრუქციებს, თავად სვამ კითხვას „რატომ?“ და ეძებ პასუხებს.

დამატებითი უპირატესობა იქნება:

• Python-ის გამოყენებით მონაცემების ანალიზისა და მანიპულაციის გამოცდილება.
• Big Data (დიდი მოცულობის მონაცემებთან) მუშაობის პრაქტიკა.
• A/B ტესტირების დაგეგმვისა და ანალიზის გამოცდილება.
• ტელეკომუნიკაციის ან subscription-based პროდუქტების ანალიტიკის გამოცდილება.

გამოგვიგზავნე განაცხადი და გახდი ჩვენი გუნდის წევრი!
განაცხადის მიღების ბოლო ვადაა 15 ივნისი, 2026.