← Все вакансии

Продуктовый аналитик в Яндекс Поиск (квартиры)

Команда аналитики помогает превращать данные в решения, которые двигают бизнес — от того, как пользователь ищет квартиру, до того, как мы работаем с крупными застройщиками и покупаем трафик.

Мы выполняем задачи на пересечении продукта, маркетинга, монетизации и клиентского сервиса. Ищем аналитика, которому интересна именно такая широта.

Задачи и обязанности

Улучшение пользовательского опыта (B2C)

Вам нужно будет построить и проанализировать воронки взаимодействия с продуктом: какие шаги приводят к звонку или переходу на сайт партнёра, а где пользователи теряются? Вы будете помогать в разработке моделей ранжирования, тестировать новые алгоритмы.

Вашей задачей станет исследование точек роста: новых сценариев входа в продукт, оптимизации конверсии. Предстоит проводить A/B-тесты, создавать и поддерживать метрики для оценки их эффективности.

Аналитика маркетинга и дистрибуции трафика

Вы будете рассчитывать LTV, строить модели атрибуции, оценивать эффективность рекламных затрат.

Клиентская аналитика и спецпроекты

Предстоит участвовать в построении аналитики для рекламодателей и продумывать новые спецпроекты.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Требования

  • Работали в продуктовой или маркетинговой аналитике от трёх лет и умеете самостоятельно вести проекты от постановки задачи до внедрения
  • Владеете SQL и Python на уверенном уровне: можете не просто написать запрос, но и построить аналитический пайплайн и разобраться в сложной модели данных
  • Умеете работать со статистикой: A/B-тесты, когортный анализ, временные ряды — это ваш привычный инструментарий
  • Системно мыслите и не теряетесь, когда одновременно приходят задачи из трёх разных направлений
  • Умеете переводить данные в рекомендации: не «вот цифры», а «вот что нужно сделать и почему»
  • Готовы к инициативе: не ждёте, когда придут с задачей, а сами находите точки роста

Дополнительные требования

  • Работали с перформанс-маркетингом: атрибуцией, оценкой каналов, сегментацией аудиторий
  • Работали над построением аналитических инструментов для нетехнических стейкхолдеров
  • Имеете опыт когортного анализа и моделирования LTV
Python SQL
Откликнуться →