Lead Data Analyst (offline)

Esports Charts — українська продуктова ІТ-компанія, яка розробляє сервіси в сфері аналітики кіберспорту.

Ми збираємо статистику переглядів всіх живих трансляцій в світі і створюємо на основі цього унікальну аналітику.

Аналітика кіберспорту — це не гемблінг, не ставки і не слоти. Це прогнозування показників переглядів та аудиторії наступного мейджора а також з`ясування в кого більше та якісніше аудиторія — в Evelone чи s1mple

Кілька фактів про нас:
— Надаємо статистику командам, турнірним агрегаторам і ігровим видавцям зі всієї планети
— Ми працюємо з таблицями понад 100 мільярдів рядків, наповнюючи їх даними з 29 платформ і робимо це швидко
— Більшість детальної статистики про стрімінг в інтернеті з’являється в нашому офісі
— Наші флагманські проекти: статистика стрімінгу — streamscharts.com та статистика кіберспорту — escharts.com


Ми шукаємо сильного лід-аналітика який допоможе поліпшити нашу роботу з даними, зробить наші метрики ще більш точними, та має бажання розвивати команду з 3 наявних аналітиків

Зараз у нас багато великих таблиць (понад 100млрд рядків), які показують статистику переглядів онлайн-трансляцій, активності в чаті і всього, що ми можемо зібрати. Більш того, в нас є інструменти для швидкої роботи з даними, веб-інтерфейс для звичайних завдань. На основі цієї статистики ми створюємо безліч бізнес-метрик, які потім аналізуємо. Хоча зараз ми робимо багато прогнозів, ми хочемо збільшувати їх дальність і точність. Приклади того, що ми хочемо з’ясувати — хто стане більш відомими в Китаї через рік — OG або Liquid, наскільки популярним буде турнір через півроку, якщо запрошені команди нам уже відомі.

Для нас важливі:
— Досвід аналітики даних від 3 років
— Глибоке розуміння SQL-подібних баз даних
— Досвід з R / Python більше року
— Сильні аналітичні навички — належить аналізувати зв’язки і залежності, шукати причини кореляції даних
— Досвід в менторстві команди

Буде великим плюсом:
— Диплом магістра технічної спеціальності або економічної кібернетики
— Досвід роботи з ClickHouse, адже з ним буде 90% роботи
— Досвід з аналітичними і/або ML бібліотеками — NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow
— бекграунд у геймдеві і/або аналітиці переглядів

Що ми з тобою будемо робити кожен день:
— Готувати звіти для партнерів на основі вже готових запитів в бази даних,
— Апроксимувати необхідні величини,
— Доповнювати відсутні дані,
— Тісно працювати з командою розробки над скреппінгом нових даних, розумінням вже наявних
— Знаходити інсайти та тенденції в популярності відео-контенту

Як відбувається відбір кандидатів:
Кожне резюме переглядає Tech Lead і HR. Якщо у тебе релевантний досвід — з тобою зв’яжеться HR для інтерв’ю, на якому заповнимо прогалини в резюме і обговоримо попередній досвід роботи — як і з чим доводилося працювати.
За результатами цього етапу ми запрошуємо кандидатів на бесіду з CTO. Коли ми розуміємо, що нам по дорозі — робимо оффер, якщо щось пішло не так — обов’язково даємо фідбек