Аналитик-разработчик в команду эффективности карты Пэй

Дебетовая карта Пэй — один из ключевых финтех-продуктов Яндекса, который развивается как универсальный инструмент для ежедневных платежей, бонусов и сервисов для миллионов пользователей. Мы запускаем и масштабируем современные механики лояльности: кешбэк, реферальные программы, акционные кампании, чтобы стимулировать использование карты и сделать её центром финансовой жизни.

Команда аналитики эффективности карты Пэй отвечает за то, чтобы каждый рубль промоинвестиций приводил к максимальному росту продукта. Мы анализируем внутренние и внешние каналы продвижения, строим аналитические пайплайны с нуля, оцениваем эффективность инструментов и формируем рекомендации по распределению бюджетов.

Уникальность нашей команды — в глубоком доступе к данным по всему пользовательскому пути в экосистеме Яндекса. Это позволяет нам не просто запускать точечные промо, а через системный анализ увеличивать лояльность и строить долгосрочные стратегии по удержанию, кросс-селлу и развитию ценности для пользователя.

Мы не просто делаем карту — мы меняем то, как люди строят свою финансовую жизнь. Нам нужны те, кто любит раскладывать сложные задачи на простые инсайты, увлечён цифрами и горит идеей создавать продукты, которыми хочется пользоваться самому. Присоединяйтесь — вместе сделаем карту Пэй незаменимой!

Какие задачи вас ждут

Анализ и оптимизация каналов промо
Вы будете исследовать эффективность кешбэка, реферальных и акционных механик, выявлять точки роста в привлечении и удержании, искать способы оптимизации бюджета.

Построение аналитических пайплайнов и BI-дашбордов
Вам предстоит создавать автоматизированные отчёты для продукта и топ-менеджмента, визуализировать ключевые метрики по росту пользователей, качеству новых инструментов и влиянию акций.

Запуск и интерпретация экспериментов
Нужно будет работать с А/B-тестами: от дизайна и запуска до глубокого анализа результатов, интерпретации эффектов и рекомендаций для улучшения.

Ad-hoc-исследования и advanced-моделирование
Предстоит погрузиться в исследование нестандартных гипотез, строить uplift-модели, прогнозировать пользовательское поведение, искать наиболее эффективные комбинации механик лояльности.

Формирование стратегических рекомендаций
На основе анализа данных и пользовательских потребностей вы будете делать предложения по новым инструментам и портфелю промомеханик, чтобы обеспечивать системный рост карты Пэй в экосистеме.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Мы ждем, что вы

• Отлично владеете SQL и умеете работать с большими объёмами данных
• Имеете опыт анализа данных в Python (Pandas, NumPy, визуализация)
• Умеете проектировать и автоматизировать пайплайны, BI-дашборды (любой инструмент: Tableau, Looker, PowerBI, Superset)
• Глубоко разбираетесь в A/B-тестировании: дизайн, статистика, интерпретация
• Понимаете цикл продуктовой аналитики — от гипотезы и дизайна механики до оценки влияния и рекомендаций
• Применяли advanced-аналитику или готовы этому учиться: прогнозирование, ML-моделирование, uplift modeling
• Мыслите системно и умеете искать инсайты в большом массиве данных
• Умеете работать с неструктурированными задачами и принимать решения в условиях неопределённости
• Умеете доносить результаты до разных стейкхолдеров

Если вы хотите не просто строить отчёты, а реально влиять на стратегию продукта и всю финансовую экосистему Яндекса — мы будем рады видеть вас в команде!

Будет плюсом, если вы

• Имеете опыт в финтехе, платёжных системах или екоме
• Понимаете, из чего складывается юнит-экономика дебетовой карты или других продуктов финтеха
• Работали с экосистемными продуктами (например, программами лояльности, BNPL)
• Знакомы с методами когортного анализа, LTV, retention
• Понимаете, как устроена инфраструктура Яндекса (YT, MapReduce, ClickHouse)
• Умеете автоматизировать рутину — от отчётов до валидации данных
• Проводили A/B-тесты на платёжных продуктах
• Разбираетесь в логике поведения пользователей в мобильных приложениях
• Понимаете, как данные влияют на принятие продуктовых решений