Founding Data Analyst
Ми будуємо продукти й команди з нуля — і зараз нам потрібні цифри, яким можна вірити
n1x — venture builder нового покоління з власною внутрішньою інфраструктурою для запуску продуктів. Ми створюємо web і mobile продукти: від ресерчу й гіпотези до запуску та масштабування з першого дня під глобальне навантаження. Працюємо як фабрика стартапів — швидко, системно та з фокусом на метрики, які означають реальний бізнес-результат.
Про роль
Ви будете першим аналітиком компанії. Готових пайплайнів і зрозумілих ТЗ немає, є задача і сирі дані з кількох джерел. Зараз частину аналітики веде підрядник, і дані в різних системах іноді розходяться. Вам треба буде зібрати одну версію правди, якій довіряють продакти й CEO.
Це не проєкт на тиждень-два. Побудова аналітики займе місяці, і ми до цього готові.
Перші пріоритети
- Аналітична інфраструктура з нуля: зібрати дані з продуктової аналітики, білінгу, атрибуції та рекламних кабінетів, перевірити їх і побудувати дашборди, якими користується вся команда.
- A/B-тести: їх буде багато. Ви проєктуєте експерименти разом із продактами, рахуєте розмір вибірки й значущість та кажете, коли даних ще замало.
- Робота з продактами: воронки, paywall і onboarding, trial-to-paid, retention, churn, refund rate.
- Бізнес-метрики: unit-економіка (LTV, CAC, payback), ефективність маркетингових бюджетів, рішення про масштабування або закриття продукту.
- Командна аналітика (пізніше, окремий внутрішній проєкт): метрики процесів, OKR, воронка найму, навантаження.
Що робитимете
— Будуєте аналітику самі: самі йдете в дані, перевіряєте гіпотези, шукаєте відповідь.
— Бачите патерн раніше, ніж про нього запитали: де воронка просідає, де retention падає, які тести варто запустити.
— Шукаєте просте рішення там, де можна місяць будувати складну систему. Швидкість і практичність важливіші за ідеальну архітектуру.
— Даєте не просто цифри, а висновок і рекомендацію, щоб команда могла ухвалити рішення.
— Відповідаєте за якість даних: якщо у продакта й у системи цифри різні, ви знаєте, чиїм вірити і чому.
— Працюєте асинхронно й самостійно: самі ставите собі задачі, пріоритезуєте їх і доводите до результату.
Кого шукаємо
Обов'язково:
— Від 3 років у продуктовій аналітиці, бажано в B2C-підписках, mobile або consumer apps.
— SQL, яким ви самостійно рахуєте когорти, retention, воронки й unit-економіку (window functions, CTE, робота з «брудними» даними).
— Практичний досвід A/B-тестів: дизайн, розмір вибірки, інтерпретація, розуміння, коли висновки передчасні.
— Досвід з продуктовою аналітикою (Amplitude, Mixpanel, Firebase або аналогами).
— Вміння самостійно збирати дані з кількох джерел і будувати дашборди з нуля (Metabase, Looker Studio, Tableau або аналог).
— Python або R для аналізу й автоматизації.
— Самостійність і дисципліна в асинхронній роботі. Тут ніхто не стоятиме над душею.
Буде плюсом:
— Досвід з paywall- і onboarding-воронками.
— Досвід з RevenueCat, AppsFlyer, Adjust.
— Досвід з dbt та BigQuery або Postgres.
— Досвід командної та people-аналітики.
— Досвід у стартапі, де немає готових процесів.
Не підійде, якщо вам потрібні чіткі ТЗ, готова інфраструктура й керівник, який розкладає задачі. Тут ці ролі виконуєте ви самі.
Що пропонуємо
— Реальний вплив: ваша аналітика напряму визначає, які продукти масштабуємо, а які закриваємо, і ви бачите результат за тижні, а не за квартали.
— Свободу вибору: інструменти й архітектуру обираєте ви, без чужих легасі-рішень.
— Малу команду без бюрократії: прямий доступ до CEO та продуктових лідів, швидкі рішення.
— Погляд на компанію цілісно: ви працюєте на межі продукту, маркетингу, бізнесу й людей.
— Ріст: із розвитком аналітики роль може стати керівною, якщо команда аналітики почне рости.