1. Xây dựng nền tảng dữ liệu (Analytics Engineer)
Trích xuất và xử lý dữ liệu từ Database (BigQuery/PostgreSQL...) để xây dựng các bộ dữ liệu sẵn sàng cho phân tích.
Rà soát, kết nối và tổ chức lại các nguồn dữ liệu khách hàng đang phân mảnh về một kho dữ liệu tập trung.
Xây dựng và bảo trì các mô hình dữ liệu (data model/mart), chuẩn hóa định nghĩa chỉ số dùng chung cho team.
Thiết lập hệ thống Dashboard tự động (Power BI/Tableau/Looker) để theo dõi sức khỏe sản phẩm và các chỉ số kinh doanh theo thời gian thực.
2. Phân tích dữ liệu (Data Analyst)
Phân tích hành vi người dùng trên phễu chuyển đổi (Funnel Analysis) để xác định điểm rơi và đề xuất giải pháp tăng tỷ lệ mua gói.
Thực hiện phân tích nhóm (Cohort Analysis) để đo lường mức độ trung thành, thói quen sử dụng và dự báo tỷ lệ rời bỏ (Churn rate).
Đánh giá hiệu quả (ROI) của các chiến dịch Marketing, xác định các kênh mang lại người dùng có giá trị cao (High LTV).
Phối hợp triển khai và phân tích kết quả A/B Testing về giá bán, giao diện và kịch bản cá nhân hóa để tối ưu hóa doanh thu.
Theo dõi và phân tích chỉ số của đối thủ cùng ngành để đề xuất cải tiến sản phẩm và chiến lược giá linh hoạt.
3. Báo cáo & phối hợp
Cung cấp các nhận định (Insight) dựa trên dữ liệu để hỗ trợ đội ngũ Product và Marketing cải thiện tính năng ứng dụng.
Thực hiện các báo cáo định kỳ cho Ban điều hành về hiệu suất hoạt động, rủi ro và cơ hội mới dựa trên dữ liệu thực tế.
Phối hợp với Data Engineer để hiểu luồng dữ liệu, đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu đầu vào.
Bắt buộc (Must-have)
Có từ 2 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực Data Analyst, Analytics Engineer hoặc Data Science.
Tốt nghiệp Đại học các chuyên ngành: Kinh tế, Thống kê, CNTT, Data Science hoặc Hệ thống thông tin.
Sử dụng tốt SQL (JOIN nhiều bảng, subquery, window function) và có khả năng
lập trình Python cơ bản để xử lý dữ liệu.
Biết sử dụng ít nhất một công cụ trực quan hóa dữ liệu như Power BI, Tableau hoặc Looker Studio.
Có kiến thức cơ bản về thống kê (P-value, Confidence Interval) để đảm bảo tính chính xác của các thử nghiệm A/B.
Có kinh nghiệm hoặc hiểu biết về các công cụ tracking như Firebase, Mixpanel, Amplitude hoặc Google Analytics 4.
Có tư duy sản phẩm, biết đặt mình vào vị trí người dùng để tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của người chơi.
Có tư duy logic tốt, cẩn thận với số liệu, chủ động tìm hướng giải quyết cho các vấn đề vừa và nhỏ.
Ưu tiên (Nice-to-have)
Có kinh nghiệm làm việc với dbt hoặc các công cụ data transformation/data modeling tương tự.
Có kinh nghiệm làm việc với data warehouse/cloud (BigQuery, Snowflake, Redshift...).
Đã từng xây dựng hoặc tham gia thiết kế event tracking cho game/app.
Tiếng Anh đọc hiểu tài liệu kỹ thuật tốt.