Вакансии друзей Жени Козлова

Middle / Sr Data Analyst в Бруснику Благодаря этому каналу Брусника (девелопер) нашла хэда аналитики — Серёжу Костючик. А теперь он расширяет команду. Ребята говорят, что не просто строят дома, а пересобирают города. Входят в топ-10 девелоперов РФ, и несмотря на вызовы, стоящие перед рынком недвижимости, завершили прошлый год почти в плане. Ищут синьора-аналитика, который станет «архитектором» продаж компании. 🧠В чем предстоит разобраться: — Путь клиента: от мимолетного клика на рендер дома до получения ключей в лобби. Где теряются конверсии и как это починить? — Экосистема продаж: кто реально перформит — агрегаторы, агенты или собственные сейлзы? Выводы будут менять бюджеты и процессы. — Экономика мотивации: как платить людям так, чтобы они горели делом и приносили результат. — CVM и коммуникации: «оживлять» тех, кто застрял в воронке. Нужно настроить сегментацию для точечных рассылок, чтобы возвращать клиентов вовремя, а не спамить впустую. — Прокачка «Заботы»: нужно оцифровать клиентский сервис и превратить его в инструмент лояльности. Нужно будет считать эффективность ребят из «Заботы» и находить точки, где вовремя решенная проблема спасает сделку и репутацию. 🛠️Стек: Clickhouse, Python, Superset, есть ML/LLM. 🎯Кому это подойдет? — Мидлу, который хочет стать аналитическим бизнес-партнёром и почему-то ограничен в этом росте на текущем месте — Опытному синьору, кто на текущем месте чувствует сопростивлением среды к изменениям и хотел бы приносить больше пользы на единицу своих усилий. [примерное понимание грейдов] 💵 Денег платят как в бигтехах, так что если переживаете за компенсацию — с ней проблемы не будет. 🌐Remote first, но если хотите социализироваться, то есть офисы в Москве, СПб, Екатеринбурге, Новосибирске. Резюме или ссылки на линкедин отправляйте Серёже напрямую — @sergei_kostiuchik

Ищу Senior System/Data Analyst в Dwelly (роль на стыке дисциплин) Диджитализируем и оптимизируем аренду квартир в UK. Через классный продукт и оптимальные бизнес-процессы поднимаем маржинальность бизнеса агентств недвижимости со средних 10% до 40%. В нашем…

Ребят, всё ещё ищем Data Platfrom Team Lead. Мы изначально искали тимлида, но посмотрели прилично тимлидов и поняли, что наши требования вполне себе директорские. Так что порекомендуйте, пожалуйста, классным ребятам уровня CDO / Head of Data. Тесно по задачам не будет, деньгами не обидим.

Ищу Senior System/Data Analyst в Dwelly (роль на стыке дисциплин) Диджитализируем и оптимизируем аренду квартир в UK. Через классный продукт и оптимальные бизнес-процессы поднимаем маржинальность бизнеса агентств недвижимости со средних 10% до 40%. В нашем бизнесе есть три основных вида деятельности: — поиск арендаторов, — решение проблем с квартирой по мере проживания арендаторов, — приём платежей и финансовый учёт. 🏦 Мы ищем аналитика в платежи. Представьте небольшое агентство недвижимости с портфелем в тысячу квартир. Это тысяча ежемесячных платежей от арендаторов. — Отлично, когда мы получаем платежи по direct debit и точно знаем, за что эти платежи и от кого — Но в 40% случае арендатор инициирует платеж сам. Он может забыть указать reference number, по которому мы понимаем, по какому контракту платеж. — Может не указать период за который платит — а у всех арендаторов свой собственный цикл платежей, стартующий с даты въезда. — В одном месяце платеж может быть отправлен со счета арендатора, а в следующий месяц — со счета его жены. — В некоторых случаях арендаторы допускаю просрочку или даже совсем отказываются платить — с ними нужно связаться и согласовать индивидуальный план выплат по долгам. — После получения платежа от арендатора, нам нужно забрать агентскую комиссию, вычесть все расходы, которые могли случиться в рамках какого-то ремонта, а остаток отправить лендлорду. Держим в голове, что некоторые платежи по ремонту могут быть разбиты на несколько месяцев, или могли быть оплачены лендлордом напрямую. — Держим в голове нюансы комиссий платежных систем. — В UK клиентские деньги и деньги агентства хранятся на разных счетах — нужно не посчитать денежные потоки дважды. Традиционно эти расчеты ведутся людьми вручную. Мы этот труд хотим автоматизировать на 100%. Получаем довольно сложную предметную область, требующую предельной аккуратности. 🧠 Идеальный кандидат на эту позицию — аналитик, который: — больше любит работать с данными, чем с людьми, — получает удовольствие, сведя контрольные суммы в отчете с точностью до цента, — любит писать детальные и дотошные ТЗ разработке, чтобы контрольные суммы сходились, — вместо тысячи слов в ТЗ периодически предпочитает отправить пул-реквест на 15 строк кода, — перфекционист. У меня есть гипотеза, что лучший кандидат на эту роль — это смесь аналитика, системного аналитика и разработчика. Придется разбираться в продакшен логике, читать код бекенда, а затем писать ТЗ и делать дешборды для контроля. 🚀 Почему прикольно: — аккуратность репортинга денежных потоков — это очень важно для компании! — если вы SA, то можно карьерно шагнуть в сторону DA, — если вы спокойный DA, которому не очень хочется пушить коллег, а хочется решать сложные технические задачки, это может быть классной нишей, где вас будут уважать за вашу дотошность и спокойствие, — международный опыт, покачаете британский английский, — работать со мной (тут нужно уточнить, что люди, работавшие со мной, делятся на две группы =) — мы нанимаем только синьоров, сохраняя команду маленькой и производительной. 💪 Требования: — на все руки мастер с уровнем самостоятельности как у “Старшего аналитика” [требования к уровням], — не бояться разноплановой работы и маленьких данных, — удалёнка не из РФ, — английский, который позволяет вести рабочую коммуникацию. 🤝 Условия: — платим рыночно в фунтах (вы должны уметь принимать платежи в валюте), — ремоут, часовой пояс +/- Лондон. Резюме и ссылки на линкедин присылайте мне в tg — @eugenekozlov

Ищу Data Platform Team Lead (Sr/Lead Data Engineer) @ Dwelly Мы в Dwelly покупаем английские агентства недвижимости 🏡, переводим их на наш классный продукт и бизнес-процессы, заменяем людей на AI, тем самым улучшаем сервис и растим EBITDA margin с 10% до 40%. В нас проинвестировал General Catalyst — мы горячий UK-стартап. 1️⃣ Когда мы покупаем и интегрируем агентство, нам нужно за одну ночь перевести его с текущей коммерческой CRM'ки на нашу собственную платформу, чтобы утром коллеги пришли в офис и вся работа побежала по-новому. Для этого нужно мигрировать данные и ничего не потерять по пути. Ответственность за эту миграцию — это одна из зон ответственности для этой роли. 2️⃣ Ещё есть классические вопросы аналитического хранилища. Будет чуть интереснее обычного, потому что помимо стандартных вещей нам интересно работать с записями телефонных звонков и корпоративной перепиской. 3️⃣ Третья часть — это ML-ops пайплайны. Например, у нас есть процесс, который майнит данные из 750 млн фотографий, используя CV библиотеки. Ну как процесс... три python-ноутбука, которые нужно запускать в определенном порядке, предварительно отскейлив компьют в облаке) Думаю, понятно, какая помощь тут нужна. Чтобы справляться с этим, на старте предполагается команда из одного DE и двух вакансий. Затем она будет расти. ⭐ Идеальный кандидат: — ~ L6 Google / 18 Яндекс — работал в большой компании, отвечал за команду 10-15 дата-инженеров, устал от легаси систем и процессов — и теперь хочет построить всё с нуля, правильно и красиво — ясно мыслит, и четко перекладывает мысли в код, если потребуется — имеет большой опыт с облаками 🤝 Условия: — платим рыночно в фунтах (вы должны уметь принимать платежи в валюте), — ремоут не из РФ, часовой пояс +/- Лондон. Очень подробное описание вакансии Резюме и ссылки на линкедин присылайте мне в tg — @eugenekozlov

Яндекс Облако ищет аналитика, который умеет копать глубоко в устройство бизнеса и готов менять парадигму мышления организации Что делать? Собирать и существенно дорабатывать модели Юнит экономики и PnL. Докопаться до деталей, как работает продукт: как из железного сервера рождается SKU для продажи, и построить безупречный мост между операционными метриками (sales, marketing) и финотчётностью. Ребята ожидают улучшения и оптимизации процессов и продуктов всего Облака, исходя из инсайтов, полученных моделированием. Твоя модель станет главным оружием CFO и единым источником истины для всего бизнеса, который одновременно будет использоваться и для оптимизации продуктов и процессов, и для отчетности Облака акционерам. Ищут сильного IC-аналитика. Через год — лида команды с 2-3 подчиненными. Позиция с максимальным влиянием. Ты не просто будешь считать метрики — ты будешь создавать систему, которая покажет, где и как Облако зарабатывает и теряет миллионы. Твоя работа даст инструмент для оптимизации продуктов и процессов. Москва, гибрид. Готов разобрать Облако на атомы, чтобы собрать обратно, но уже эффективнее? — Лови в телеге Никиту Алексейчука (CDO Яндекс.Облака) — @Nikita270

Синьор -> CDO/CAO за два года Ребята из одного дерзкого девелопера в РФ ищут восходящую звезду. Задачи: — быстро нанять команду из 3-4 человек — получить мощных результатов в коммерческом крыле организации — собрать аналитику в других частях компании в кучу — cтать CDO и масштабировать эффективность на всю компанию Денег предлагают как 18 грейду в Яндексе. Крутая возможность для амбициозных ребят с большой профессиональной насмотренностью вырасти в большого менеджера. Единственным ограничением для вас будет только ваша энергия и количество часов, которое вам нужно для сна. Офис: Москва / Екатеринбург / гибрид Если заинтересовало, пришлите линкедин или CV — сдам вас нанимающему. @eugenekozlov

Ищу старшего аналитика в Dwelly (ещё одного) // ИИ не захватит мир сам, ему нужно помочь Диджитализируем и оптимизируем аренду квартир в UK. Через классный продукт и оптимальные бизнес-процессы поднимаем маржинальность бизнеса агентств недвижимости со средних 10% до 40%. Эта роль подразумевает исследования и оптимизацию нашего основного продукта: CRM, через которую проходят и контролируются все процессы управления недвижимостью: от взимания платежей с арендаторов до решениях их проблем с водопроводными кранами. ⚙️ Вот пример одного процесса, который оптимизирует наш продукт: — За месяц до окончания срока действия сертификата электрической безопасности всплывает напоминание, что пора начать процесс инспекции и обновления сертификата. — Рассылаются запросы на инспекцию по конкретному адресу нескольким поставщикам. Те, кто готовы, присылают стоимость. — Выбирается лучший поставщик — ему сообщается контакт арендатора, чтобы он созвонился и договорился о дате визита. — Затем у поставщика нужно получить актуальный статус и дату визита. — В дату визита нужно проверить, что поставщик прислал результаты инспекции, иначе — напомнить. — По результатам инспекции могут быть замечания, требующие исправления / ремонта. — В случае замечаний нужно прокотировать стоимость ремонта у нескольких поставщиков. — Лучшего поставщика и стоимость услуг нужно подтвердить у лендлорда. — После этого нужно отдать контакт арендатора поставщику. — <начался ещё один круг> — В конце нужно не забыть выставить и оплатить все счета во все стороны — и в конце концов обновить данные о сертификате. Раньше этим занимались люди. Сейчас, благодаря нашему продукту — заскриптованные LLM с минимальным вмешательством человека. Это позволяет не только повысить эффективность человеческого труда, но и существенно улучшить качество услуг для арендатора. Роботы ничего не забывают и действую моментально, как только получают нужную информацию. И да, у нас уже есть реальные задачи, полностью решенные в автоматическом режиме. 🔍Зачем тут аналитика: — понимать воронки всех коммуникаций (со всех сторон) и улучшать их, — понимать тайминги всех процессов и улучшать качество сервиса, — уметь выбирать правильных поставщиков, — что такое качество поставщика? время, уходящее на бронирование визита? время до даты визита? а что если поставщик реагирует на имейл за минуты, но планирует ремонт только через 6 дней? а что если срок такой большой по инициативе арендатора (он не смог раньше), а не поставщика? на какой сигнал нужно посмотреть, чтобы это понять? — когда робот сбоит и зовёт человека на помощь, сколько времени уходит на реакцию живого человека? насколько это оправдано? можно ли улучшить скрипт, чтобы робот справлялся сам? — как действовать, если клиент звонит по телефону и нужно вмешаться в автоматический флоу? — какой перформанс у разных сотрудников? а сколько теперь нужно сотрудников, чтобы справляться с прежней работой? — а нужно ли включать выходные в расчёте таймингов по задачам? а нерабочее время в целом? — а точно ли мы покрыли все сценарии управления недвижимостью в нашем продукте? а что координаторы делают ещё полдня вне CRM, общаясь по телефону? 🚀Почему прикольно: — крутые фаундеры, у которых есть чему поучиться, — большой, но компактный и хорошо капитализируемый рынок, — мы сейчас на пути из 0 в 1, затем будет скейлинг 1 -> N, есть возможность посмотреть, как растут и развиваются компании разных стадий, — международный опыт, покачаете британский английский, — работать со мной (правда, на этот счет существуют разные мнения =) — мы нанимаем только синьоров. 💪Требования: — ищу на все руки мастера с уровнем “Старший аналитик” [требования к уровням], — не бояться разноплановой работы и маленьких данных, — удалёнка не из РФ, — английский, который позволяет вести рабочую коммуникацию. 🤝Условия: — платим рыночно в фунтах (вы должны уметь принимать платежи в валюте), — ремоут, часовой пояс +/- Лондон. Резюме и ссылки на линкедин присылайте мне в tg — @eugenekozlov

Ищу старшего аналитика в Dwelly (ещё одного) Диджитализируем и оптимизируем аренду квартир в UK. Через классный продукт и оптимальные бизнес-процессы поднимаем маржинальность бизнеса агентств недвижимости со средних 10% до 40%. Эта роль подразумевает работу…

Ищу старшего аналитика в Dwelly(ещё одного) Диджитализируем и оптимизируем аренду квартир в UK. Через классный продукт и оптимальные бизнес-процессы поднимаем маржинальность бизнеса агентств недвижимости со средних 10% до 40%. Эта роль подразумевает работу с рыночными данными (крупнейшего UK-классифайда). Что делать (для начала): Основа нашей текущей модели роста — покупка агентств недвижимости с их базой лендлордов. Таких агентсв на рынке UK около 20 тысяч. Ежегодно сотни из них выставляются на продажу. Мы хотим: — уметь грамотно таргетировать поглощения и к моменту due diligence знать об агентстве больше, чем оно само о себе знает: структуру портфеля, скорость сдачи / утилизацию квартир, эксклюзивность объектов, уровень эффективности процессов. — понимать рынок, на котором агентство работает (города отличаются), и рыночный ландшафт в целом: уровень и динамику консолидации, сезонность, баланс маркетплейса. — на рыночных данных предсказывать, как долго будет ждать арендатора квартира Y, если выставить её на рынок с месячной ставкой X. (подробное описание задач) Почему прикольно: — крутые фаундеры, у которых есть чему поучиться, — большой, но компактный и хорошо капитализируемый рынок, — мы сейчас на пути из 0 в 1, затем будет скейлинг 1 -> N, есть возможность посмотреть, как растут и развиваются компании разных стадий, — международный опыт, покачаете британский английский, — работать со мной (правда, на этот счет существуют разные мнения =) Требования: — ищу на все руки мастера с уровнем “Старший аналитик” [требования к уровням], — не бояться разноплановой работы и маленьких данных, — удалёнка не из РФ, — английский, который позволяет вести рабочую коммуникацию. Условия: — платим рыночно в фунтах (вы должны уметь принимать платежи в валюте), — ремоут, часовой пояс +/- Лондон. Резюме и ссылки на линкедин присылайте мне в tg — @eugenekozlov

Ищу аналитика в Dwelly (возможно, старшего) Диджитализируем и оптимизируем аренду квартир в UK. Цель: через классный продукт и оптимальные бизнес-процессы поднять маржинальность этого бизнеса со средних 10% до 40%, а затем перевести на эти рельсы весь рынок. По первым результатам — получается. Что делать: — проверять гипотезы, — отвечать на вопросы команды через данные, — решать задачи оптимизации, — придумывать, как получить максимум результата за минимум продуктовой разработки, — писать скриптики / клепать дешбордики. (подробное описание задач) Почему прикольно: — крутые фаундеры, уже ходившие этой тропинкой ранее (строили ПИК Аренду), — большой, но компактный и хорошо капитализируемый рынок: 20 тысяч агентств на острове, — мы сейчас на пути из 0 в 1, затем будет скейлинг 1 -> N, есть возможность посмотреть, как растут и развиваются компании разных стадий, — международный опыт, покачаете британский английский, — работать со мной (правда, на этот счет существуют разные мнения =) Требования: — ищу на все руки мастера с уровнем от “Аналитик 1” до “Старший аналитик” [требования к уровням], — не бояться разноплановой работы и маленьких данных, — удалёнка не из РФ, — английский, который позволяет вести рабочую коммуникацию. Условия: — платим рыночно в фунтах (вы должны уметь принимать платежи в валюте), — ремоут, часовой пояс +/- Лондон. Резюме и ссылки на линкедин присылайте мне в tg — @eugenekozlov

Вайлберриз идёт в Финтех и собирает аналитическую команду в кредитном направлении Кредиты для екома — это большая точка роста. Большая = десятки процентов. Вайлдберриз запустил свой BNPL и инвестирует в финтех направление. К ребятам недавно перешёл Саша Белокрылов, который съел собаку, делая Сплит в Яндексе. Я мало знаю про ВБ, но хорошо знаю Сашу. Поэтому рекомендовать буду именно его) Давным-давно Саша пришёл в Яндекс.Такси джуном — и с тех пор я имел возможность наблюдать за его ростом. Максимально информированно расскажу, почему классно работать с Сашей: — Саша разбирается в матчасти: окончил кафедру теорвера на мехмате и немало вложил в успех яндексовского финтеха. Если потребуется, разберет с вами любую задачу по косточкам. Zero bullshit. — написал свои 10 тысяч SQL запросов и знает, что хотят аналитики и ML от инфраструктуры данных, — Саша всё это время работал в кратно растущих год к году продуктах и контрибьютил в их рост — покусает вас, тоже научитесь =), — супер-вовлеченный и фигачит до результата, — адекватный руководитель — задушит микроменеджментом только, если вы ну совсем не справляетесь (а потом уволит), — открытый и прямолинейный человек без фигни — фидбек будет прямым и понятным. - - - Найм масштабный. Нужны и руководители, и middle-senior специалисты. Аналитика Аналитика кредитного бизнеса – это, помимо классической продуктовой аналитики, всегда тесная работа с ML, прогнозированием просроченных платежей и АБ тестирование. Нужно будет собрать команду, построить аналитическую инфраструктуру и оптимизировать логику выдачи кредита человеку. ML инженер Мы строим с нуля всю инфраструктуру для обучения и вывода в продакшн моделей. На текущий момент в первую очередь для задачи скоринга пользователей. Нужно будет построить feature store по данным ВБ, MLops пайплайн для обучения и развертывания моделей, а затем вместе с аналитикой выкатывать новые модели в продакшн DWH инженер Нужно будет собрать инфраструктуру данных, способную обработать все объемы ВБ и выжить масштабирование контура ВБ на контур банк. Текущий стек: ClickHouse, Kafka, Airflow, внутренний BI инструмент. В будущем планируется — Hadoop/Spark. Команда небольшая и быстрая, поэтому приоритет – офис, но в случае взаимной симпатии можно обсудить варианты. Хороших кандидатов готовы брать по верху вилок Tier 1 компаний Резюме, ссылки на актуальный LinkedIn и вопросы — напрямую Саше @BelokrylovAlex