Middle-to-Senior Product Analyst (pricing)

О продукте
Мы делаем не только продукт по поиску недвижимости, но еще и предлагаем крутые инструменты для бизнеса, в частности для риэлторов и агентств, которые продают объекты на вторичном рынке недвижимости.

О команде
Вертикаль “Вторички” поддерживает специализированная команда аналитиков. Основная задача команды аналитиков - это оптимизация цен на продукты листинга (цена размещения объявления) и продвижения действующего контента (VAS-ов).

Задачи команды прайсинга:

• Подбор оптимальных цен через ценовые эксперименты
• Формирование предложений о полугодичном изменении цен в рамках базовой монетизации по всей продуктовой сетке ЦИАН. Поддержка и развитие модели базовой монетизации
• Углубление тарифной сетки - дифференцированное ценообразование
• Поиск оптимального периода назначения цен
• Продуктовое тестирование ML-инструментария для решения задач оптимизации цен от нашей ML-команды

Итого наша цель - обеспечить достижение текущего бюджета направления вторичной недвижимости и найти точки роста для буста денежных метрик.

Стек: SQL, Python, Hadoop, FineBI, своя ячейка в JupiterHub

Процессы
Чтобы выбирать самые перспективные гипотезы и дешево их проверять, мы постоянно улучшаем процессы. У нас есть дискавери грумминг, на котором продакты, аналитики и дизайнеры обсуждают и приоритизируют идеи общим голосованием. Так каждый в команде может влиять на наши фокусы. После выбора лучших идей работаем по double diamond - сначала валидируем проблему, потом решение, чтобы снять как можно больше рисков до старта разработки.

Задачи, которые нужно решать

• Проведение продуктовых исследований, направленных на развитие дифференцированного ценообразования, углубление тарифной сетки в продуктах размещения и продвижения
• Дизайн и проведение ценовых А/B тестов, развитие методологии проведения A/B в денежных метриках
• Моделирование и сценарный анализ влияния ценовых предложений на конечную выручку вторичного бизнеса
• Формирование ожиданий у стейхолдеров
• Проектирование и разработка отчетов и дашбордов
• Проектирование новых витрин данных и описание требований для команды DWH

Наш будущий коллега

• Имеет опыт в продуктовой аналитике от 3 лет
• Закончил ВУЗ: естественно-научное, техническое или экономическое. Приоритет: МГУ (Мехмат, ВМК, физфак, эконом), МГТУ, РЭШ, МФТИ, ВШЭ(эконом, миэф, фкн, матфак), СПБГУ, НГУ (мехмат, физфак, эконом). Среди дополнительного образования ценим: Курсы карпова (Karpov.courses), Яндекс практикум, GoPractice, EXPF (Экспериментфест), курсы ODS, ШАД
• Имеет опыт в аналитике монетизации и аукционах в классифайдах, финансовом и сценарном моделировании (для нас приоритет, т.к. команда прайсинга в целом про это)
• Знает SQL - продвинутый уровень (подзапросы/оконные функции/продвинутые джоины, обработка массивов и вложенных json-структур (hive))
• Умеет в Python (pandas/numpy/scipy/statsmodels и др. стат. пакеты), AirFlow, git)
• Умеет в АБ-тесты, описательные статистики, оценка доверительных интервалов параметров модели, умение формулировать статистические гипотезы и дизайнить метрики для экспериментов; знаком с методами снижения дисперсии
• Имеет опыт работы в одной из BI систем (Tableau, PowerBI, Redash, FineBI, DataLens и тд)

Все это будет плюсом

• Умение применять статистические методы оценки A/B тестов (стат.критерии / увеличение чувствительности метрик), умение задизайнить эксперимента с этапа постановки продуктовой задачи
• Развитые навыки системного анализа
• Развитое структурное и бизнес мышление. Умение переводить продуктовые метрики в финансовые

Что мы предлагаем:

• Удаленную работу с возможностью приходить в офис в Москве, Санкт-Петербурге