Аналитик рекомендаций в Лавку

Яндекс Лавка — сервис быстрой доставки товаров. Наша команда продуктовой аналитики работает над улучшением различных процессов в приложении Лавки. Мы стремимся сделать приложение удобнее для пользователей и повысить экономические показатели бизнеса.

Какие задачи вас ждут

Развитие продуктовой аналитики рекомендаций
Вам предстоит разработать подход и найти баланс в продвижении новых, не прогретых товаров в Лавке и выявить зависимость от GMV пользователя. Также предстоит определять, какие задачи должна решать каждая рекомендательная лента, чтобы путь сбора корзины пользователем был максимально удобен.

Оптимизация рекомендательной выдачи
Вы будете определять, насколько качественны рекомендации в разных точках приложения, как пользователь с ними взаимодействует, как влияет рекламное продвижение товаров на намерение пользователя добавить их в корзину и оформить покупку. Для этих задач нужно будет придумать и рассчитывать метрики оценки качества рекомендательных систем.

Поиск точек роста
Вы будете поддерживать запуск продуктов и проводить исследования, используя A/B-эксперименты и анализ взаимодействия пользователей с рекомендациями. Также нужно будет следить за ключевыми онлайн-метриками, такими как добавления в корзину, пролистывания и перезапросы, и строить системы, которые сигнализируют об ухудшении метрик.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Мы ждем, что вы

• Проводили А/B-тесты полного цикла
• Хорошо знаете математику и основы статистики
• Умеете составлять сложные SQL-запросы
• Программируете на Python
• Анализировали рекомендательные системы
• Готовы вести сложные технические проекты