AI Analytics Lead

EWA — международный B2C EdTech-продукт для изучения языков с многомиллионной аудиторией по всему миру. Мы создаем mobile-first learning experience и работаем с большим объемом пользовательских данных: acquisition, activation, engagement, retention, monetization и learning behavior. О роли

Мы ищем AI Analytics Lead — сильного продуктового аналитика / аналитического лида, который возьмет на себя развитие аналитики в EWA и переведет ее на новый уровень: от классической продуктовой аналитики к автоматизированной, AI-driven системе работы с данными.

Это hands-on leadership роль с широкой зоной ответственности. Нужно будет усилить технологическую основу аналитики, навести порядок в метриках и данных, развивать self-service подход и вести переход к AI-агентам для доступа к данным, поиска инсайтов и автоматизации повторяющихся аналитических сценариев.

Вы не будете начинать с нуля: в EWA уже есть продуктовая аналитика, пользовательские данные и продуктовые команды, которые работают с метриками. Задача — усилить систему, убрать лишнее трение и сделать так, чтобы аналитика масштабировалась вместе с продуктом.

Что предстоит вести

Стратегия аналитики и операционная модель
Определить, как аналитика должна поддерживать продукт, рост, монетизацию и эксперименты. Разделить, какие задачи должны закрываться через self-service, какие - через автоматизацию и AI-агентов, а где нужна глубокая экспертная аналитика.

AI-powered analytics
Вести переход к AI-агентам в аналитике: natural language доступ к данным, AI-assisted reporting, поиск инсайтов, автоматизация повторяющихся запросов, anomaly detection и внутренние инструменты для продуктовых и бизнес-команд.

Продуктовая аналитика B2C-продукта
Работать с ключевыми продуктовыми и бизнес-метриками: funnels, activation, onboarding, retention, engagement, monetization, churn, LTV, paywall, cohorts, subscription metrics, segmentation и learning behavior.

Metric governance и data foundation
Выстроить децентрализованное владение KPI, единые определения метрик, документацию, контроль качества данных и надежный semantic layer для Product, Growth, Marketing, Finance, Engineering и Leadership.

Event tracking и data modeling
Пересматривать и улучшать event taxonomy, tracking logic, tracking plan, data models и аналитические слои, чтобы с данными могли надежно работать и команды, и AI-агенты.

Self-service analytics
Строить систему, в которой продуктовые, growth и leadership-команды могут получать ответы на типовые вопросы без постоянной зависимости от ручной ad hoc аналитики.

Эксперименты и A/B-тестирование
Усилить практику экспериментов: постановка гипотез, выбор метрик, анализ тестов, статистическая интерпретация, анализ сегментов и продуктовые рекомендации по результатам.

Поддержка решений leadership team
Быть партнером для руководства: находить точки роста, проверять гипотезы данными, подсвечивать риски и переводить сложный анализ в понятные продуктовые и бизнес-решения.

Как будет выглядеть успех

• Продуктовые и growth-команды быстрее получают ответы на продуктовые и бизнес-вопросы.

• Значимая часть повторяющихся аналитических сценариев переведена на AI-агентов и автоматизацию.

• В EWA становится меньше разных трактовок одних и тех же метрик.

• Появляется более понятная система владения метриками, документации и качества данных.

• Продакт-менеджеры могут работать с self-service аналитикой и AI-assisted инструментами без ожидания ручной обработки каждого запроса.

• Эксперименты становятся быстрее, чище и проще для интерпретации.

• Leadership team доверяет данным при принятии продуктовых решений.

• Аналитика становится масштабируемой системой, а не узким местом.

Технологический фокус

Мы ожидаем сильный hands-on опыт или глубокое понимание современной аналитической инфраструктуры и AI-enabled analytics workflows:

• SQL и сложные аналитические запросы;

• product analytics tools;

• event tracking и event taxonomy;

• data warehouse;

• BI и dashboards;

• data modeling;

• semantic layer;

• data quality;

• A/B testing infrastructure;

• automated reporting;

• self-service analytics;

• hands-on работа с AI tools for analytics;

• LLM-based workflows для аналитических задач;

• AI-агенты для доступа к данным, поиска инсайтов и автоматизации повторяющихся сценариев.

Текущий стек:

• Data Warehouse: ClickHouse

• BI / dashboards: Own Solution

• Product analytics: Classic A/B-experiments system

• Event tracking / CDP: Own Solution

• Data transformation: Airflow+DBT

• Experimentation: Own Solution

Что мы ожидаем

• Сильный опыт в продуктовой аналитике в B2C, mobile, subscription, EdTech, consumer apps или похожих продуктах.

• Опыт построения или пересборки аналитических систем, системы метрик или data-driven operating model.

• Экспертное владение SQL.

• Опыт работы с большими объемами пользовательских данных.

• Глубокое понимание продуктовых метрик: funnels, cohorts, activation, retention, engagement, monetization, LTV, churn, paywall и subscription metrics.

• Опыт работы с event tracking, tracking plans, data quality и metric governance.

• Хорошая техническая база в data warehouses, BI, dashboards, data modeling и semantic layer.

• Опыт работы с A/B-тестами и статистической интерпретацией экспериментов.

• Hands-on опыт применения AI в аналитике: AI-assisted reporting, natural language analytics, LLM-based workflows, AI-агенты или автоматизация аналитических процессов.

• Умение работать hands-on: погружаться в данные, проверять гипотезы, находить проблемы и переводить анализ в конкретные рекомендации.

• Сильная коммуникация с Product, Growth, Marketing, Finance, Engineering и Leadership.

• Ownership, агентность и умение вести неопределенное направление end-to-end.

Будет плюсом

• Опыт построения self-service analytics.

• Опыт внедрения AI-агентов или внутренних AI-инструментов для product, growth или business-команд.

• Опыт оценки качества ответов AI-агентов: hallucinations, guardrails, проверка источников, интерпретация метрик и escalation logic.

• Опыт с Amplitude, Mixpanel, Looker, Tableau, Power BI, Metabase или аналогичными инструментами.

• Опыт в EdTech, language learning, subscription apps, mobile apps или consumer AI products.

• Опыт управления аналитиками или кросс-функциональными data initiatives.

• Понимание ML / Data Science use cases в продуктовой среде.

Что предлагаем

• Полностью удаленная работа — можно работать из любой точки мира.

• Компенсация в USD (gross).

• В доступе самые современные инструменты и технологии с подписками — все, что помогает быстрее проверять идеи, ускорять работу и улучшать результат.

• Возможность влиять на следующий этап развития аналитики в международном B2C EdTech-продукте с многомиллионной аудиторией.

• Прямое влияние на продуктовые решения, рост и монетизацию.

• Широкая зона ответственности и прямое взаимодействие с собственником и leadership team.

• Сильная продуктовая команда и быстрый темп принятия решений.