Senior специалист по сквозной аналитике / Marketing Analytics Engineer (Roistat)

Описание

Локация: Москва, работа на месте работодателя
Зарплата: от 140 000 RUB в месяц до вычета налогов
Компания
АльфаСклад — один из крупнейших операторов self-storage в России.
Что делать

Поддерживать и развивать архитектуру сквозной аналитики: рекламные системы, сайт, Roistat, CRM, ClickHouse и DataLens.
Настраивать сбор, передачу и связывание данных о рекламных источниках, визитах, обращениях, звонках, заявках, сделках и выручке.
Интегрировать сайт, Roistat, CRM, телефонию, рекламные системы и аналитическое хранилище с использованием API и webhooks.
Развивать структуру данных в ClickHouse, писать SQL-запросы и обеспечивать корректную подготовку данных для DataLens.
Контролировать полноту и качество данных, находить пропуски, дубли, расхождения и ошибки атрибуции, устранять их причины.
Документировать логику сбора данных, интеграции, события и правила атрибуции, взаимодействуя с разработчиками, маркетингом и продажами.

Требования

Опыт построения и технической поддержки систем сквозной аналитики.
Глубокое практическое знание Roistat: интеграции, события, источники, атрибуция, CRM и рекламные системы.
Уверенный SQL и практический опыт работы с ClickHouse.
Опыт работы с DataLens для проверки источников и датасетов и диагностики проблем с данными; разработка и дизайн дашбордов не требуются.
Понимание API, webhooks, веб-аналитики, UTM-меток, пользовательских идентификаторов и атрибуции рекламных источников.
Умение самостоятельно диагностировать расхождения данных и понимание устройства воронки продаж.

Хорошо, если есть

Python.
Опыт работы с Яндекс Метрикой и Яндекс Директом.
Опыт интеграции call-tracking и телефонии.
Опыт проектирования аналитических хранилищ и ETL/ELT-процессов.
Опыт работы с бизнесом, где клиентский путь включает онлайн- и офлайн-взаимодействия.

Культура и преимущества

Полная занятость.
Работа на месте работодателя в Москве.
Техническая функция отделена от анализа эффективности маркетинга и построения дашбордов.
Критерии успеха включают прозрачную логику показателей, быстрое выявление ошибок и доверие аналитиков к данным.