Аналитик-разработчик в core-команду Независимого Екома

Еком-сценарии в Поиске — это новый подход к выбору товаров в интернете. С помощью технологий и данных мы делаем покупки простыми и удобными. Каждый шестой запрос в Яндексе связан с покупками, и мы создаём функциональность, которая помогает быстро находить, сравнивать и выбирать лучшие предложения.

Команда B2C-аналитики строит продукт на основе данных: изучает пользовательский опыт, проверяет гипотезы, анализирует большие массивы информации и разрабатывает метрики для оценки успеха изменений. Так мы находим точки роста и создаём сервис, которым удобно пользоваться миллионам людей.

Методология оценки B2C-показателей

Вам предстоит создавать систему оценки основных продуктовых и бизнес-метрик: выстраивать инструменты для отслеживания динамики, объяснения изменений и поиска причинно-следственных связей. Важно формулировать и проверять гипотезы на основе выявленных аномалий и паттернов, чтобы команды продукта быстрее находили точки роста и оценивали эффективность изменений.

Оценка пользовательских сценариев

Вам нужно будет разрабатывать подходы к систематической оценке сценариев использования продукта: методологии, классификаторы, модели сегментации. Это поможет глубже понять, насколько продукт отвечает потребностям разных категорий пользователей, выявить проблемные места в их опыте и определить приоритетные направления для улучшений.

Разработка аналитических инструментов

Вы будете разрабатывать и развивать общекомандные аналитические инструменты, которые помогут стандартизировать подходы к анализу данных и ускорить решение бизнес-задач. Среди задач — сформировать общие подходы к развитию аналитического хранилища данных (определить структуру витрин, слои данных, принципы их построения и сопровождения), стандартизировать аналитические процессы и деревья метрик, а также повысить эффективность работы за счёт автоматизации рутинных процессов и снижения дублирования решений.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Проектировали метрики и строили системы их мониторинга
* Уверенно владеете Python и SQL
* Умеете работать с большими объёмами данных
* Владеете методами моделирования и декомпозиции
* Понимаете инженерию данных: умеете создавать витрины и хранилища данных
* Обладаете бизнес-мышлением: видите, как аналитика влияет на продукт и бизнес-результаты
* Проявляете проактивность и берёте ответственность за результат

* Применяли машинное обучение в продуктовой аналитике
* Работали с распределёнными системами и инструментами для обработки больших данных
* Строили сложные аналитические пайплайны: от сбора данных до готовых дашбордов