rudata.ai / Компаниям / Подбор аналитика данных
Подбор аналитиков данных, которые отвечают на вопросы бизнеса
Подбираем аналитиков данных (Data Analyst) уровня Middle, Senior и Lead: продуктовых, маркетинговых и BI-аналитиков — тех, кто не просто строит дашборды. Проверяем то, чего не видно в резюме: сложный SQL, выбор метрик, интерпретацию экспериментов и умение донести вывод до бизнеса.
- Шорт-лист за 5 дней
- Оплата по результату
- Гарантия замены 3 месяца
Когда компании нужен аналитик данных
Чаще всего к нам приходят с одной из этих задач.
Решения принимают на ощущениях
Данные есть, но никто не превращает их в ответы: что растёт, что падает и почему.
Дашбордов много, пользы мало
Десятки отчётов, которые никто не открывает, и метрики, которые в каждом отделе считают по-своему.
A/B-тесты на глаз
Эксперименты запускают, но выводы делают без расчёта мощности и проверки значимости.
Аналитик тонет в ad-hoc
Единственный аналитик весь день отвечает на разовые запросы, и на исследования времени не остаётся.
Каких аналитиков данных мы подбираем
Аналитики сильно различаются по задачам. Определим профиль на брифе.
Продуктовый аналитик
Метрики продукта, воронки, когорты и эксперименты.
Маркетинговый аналитик
Атрибуция, LTV и CAC, эффективность каналов.
BI-аналитик
Отчётность, семантический слой и self-service для бизнеса.
Analytics Engineer
Аналитик, который сам собирает и тестирует модели данных.
Middle · Senior · Lead
Как мы проверяем аналитиков
Интервью проводит практикующий инженер, а не рекрутер по чек-листу. По каждому кандидату вы получаете письменный разбор: что он делает сильно, где слабее и подходит ли под вашу задачу.
- Сложный SQL: оконные функции, когорты, дедупликация
- Декомпозиция метрик и поиск причин их изменения
- A/B-тесты: мощность, подглядывание, SRM
- Юнит-экономика и связь метрик с деньгами
- Кейс: как кандидат доносит вывод до бизнеса
- SQL
- сильно
- Оконные функции и когортный анализ без подсказок
- A/B-тесты
- уверенно
- Считает мощность, знает про SRM и подглядывание
- Python
- базово
- pandas для выгрузок, без статистических библиотек
- Работа с бизнесом
- сильно
- Выводы с цифрами и конкретной рекомендацией
Подходит продуктовой команде, которой нужен самостоятельный аналитик. Для сложной статистики понадобится поддержка DS.
Пример: такой разбор приходит вместе с каждым кандидатом в шорт-листе. Данные вымышлены.
Как проходит подбор аналитика
Процесс одинаковый для стартапа и крупной компании, меняется только глубина брифа.
Бриф
Созвон о задаче, команде, стеке, сроках и бюджете.
Профиль роли
Фиксируем, что кандидат должен уметь и как мы это проверим.
Поиск
Лента rudata.ai, семантический поиск по профилям и прямой поиск по рынку.
Скрининг
Техническое интервью и письменный разбор по каждому кандидату.
Шорт-лист за 5 дней
Ваши интервью, обратная связь, оффер и выход на работу.
Стоимость и условия
- Оплата по результату: модель оплаты — процент от годового дохода или фиксированная сумма.
- Гарантия замены: в течение 3 месяцев, если кандидат уходит.
- Шорт-лист из 3–5 проверенных кандидатов — через 5 дней после брифа.
- Работаем с компаниями из разных стран; кандидаты работают удалённо или готовы к релокации.
- Конфиденциальность: подписываем NDA по запросу.
Напишите нам!
Опишите задачу — мы ответим и предложим время для брифа.
Удобнее написать напрямую?
Telegram @Alexander_BerdyshevВопросы о подборе аналитика данных
Сколько стоит подбор аналитика данных?
Оплата по результату: процент от годового дохода кандидата или фиксированная сумма. Если кандидат уходит в течение 3 месяцев, найдём замену.
Как быстро вы найдёте аналитика данных?
Первый шорт-лист — через 5 дней после брифа: 3–5 кандидатов, которых уже проверил инженер. Дальше всё зависит от скорости ваших интервью.
Нам нужен аналитик данных или Data Scientist?
Если задача — отвечать на вопросы бизнеса и считать эксперименты, нужен аналитик. Если нужны модели, которые работают внутри продукта, — Data Scientist. На брифе поможем определиться.
Чем продуктовый аналитик отличается от BI-аналитика?
Продуктовый аналитик ищет причины изменений метрик и оценивает эксперименты. BI-аналитик строит отчётность и делает данные доступными для бизнеса без SQL. В небольших командах это часто один человек.
Данные пока не собраны. Аналитик справится сам?
Ищем профиль на стыке с analytics engineering: SQL, dbt и BI. Если данных нет совсем, сначала нужен Data Engineer — скажем об этом честно.
Нужен аналитик данных?
Расскажите о задаче — начнём с короткого брифа.