Data Analyst

Описание роли

Data Analyst в международной iGaming компании отвечает за комплексный сбор и анализ статистических данных, связанных с поведением игроков, ставками и маркетами. В этой роли вы будете анализировать большие массивы данных, выявлять ключевые паттерны и аномалии, формировать продуктовые гипотезы и проверять их с помощью A/B-тестов, разрабатывать и внедрять модели автоматического контроля лимитов и нагрузок. Также вы будете готовить аналитические отчёты, создавать дашборды и настраивать алерты для оперативного реагирования команд на любые отклонения. Активное взаимодействие с продуктовыми менеджерами, отделом риск-менеджмента и маркетинга позволит вам напрямую влиять на стратегию развития платформы и оптимизацию релизов.

Уникальность вакансии

Вакансия предполагает гибридный формат работы: вы можете обосноваться в офисе на Кипре или выполнять задачи полностью удалённо. Проект опирается на проверенные аналитические инструменты и классический стек Python и SQL, однако активно развивает собственные BI-решения и ETL-конвейеры. Вы получите доступ к объемным «ad-hoc» запросам, что позволит не ограничиваться шаблонными задачами и погрузиться в спортивные механики ставок. Компания предлагает прозрачный карьерный рост: от продвинутых аналитиков до руководителей направлений Data Science, а также внутренние вебинары и внешние конференции для повышения квалификации.

О компании

Организация является международным лидером на рынке iGaming, создающим платформенные решения для ставок и управления игровыми событиями на нескольких континентах. Миссия компании — обеспечить безопасность и масштабируемость продуктов при одновременном повышении вовлечённости пользователей. Корпоративная культура строится на доверии, обмене знаниями и гибкости: ежедневные стендапы, онлайн-встречи команд и хакатоны стимулируют инновации. Компания инвестирует в автоматизацию и ML-разработки, благодаря чему точность прогнозирования пользовательского поведения выросла на 15–20% в год.

Дополнительно команда аналитиков участвует в разработке собственных машинно-обученных систем для распознавания аномалий и прогнозирования тенденций. Работа с облачными хранилищами и построение сложных ETL-конвейеров позволит вам углубить навыки в Big Data и статистическом моделировании, а поддержка менторов и совместные исследования гарантируют быстрый профессиональный рост.