Аналитик-разработчик в команду визуального поиска e-com-сценариев

Каждый шестой запрос в Яндексе связан с покупками, и мы создаём функциональность, которая помогает быстро находить и сравнивать предложения, выбирая лучшие.

Команда B2C-аналитики строит продукт на основе данных: изучает пользовательский опыт, проверяет гипотезы, анализирует массивы информации и разрабатывает метрики, по которым можно оценивать успех изменений. Такой подход помогает находить реальные точки роста и создавать удобный для миллионов людей сервис.

Вместе с нами вы будете искать решения, которые реально улучшают продукт.

Какие задачи вас ждут

Выстраивание системы метрик для визуального e-com
Необходимо разработать и поддерживать дерево метрик, отражающее ключевые аспекты работы визуального поиска. Оно помогает выстраивать процессы приёмки A/B-тестов, оценивать качество новых функций и выявлять зоны роста продукта. Метрики должны быть прозрачными, согласованными с командами разработки и продукта и позволять быстро оценивать, в какой мере изменения помогают пользователю находить и покупать товары.

Создание системы дашбордов для мониторинга ключевых показателей
Вам предстоит спроектировать и внедрить дашборды, которые дают полную картину состояния продукта. Это включает интеграцию данных из разных источников, создание удобных и наглядных визуализаций, а также автоматизацию отчётности. Дашборды должны помогать как в оперативном управлении продуктом, так и в стратегическом планировании.

Исследование пользовательского поведения и генерация гипотез
В задачи входит анализ того, как пользователи взаимодействуют с визуальным поиском. Для этого нужно строить CJM, выявлять ключевые точки принятия решения, оценивать влияние экспериментов на пользовательский опыт. На основе полученных инсайтов формируются гипотезы по улучшению продукта, которые проходят проверку в тестах и исследованиях.

Мы ждем, что вы

• Проектировали метрики и строили системы для их мониторинга
• Уверенно владеете Python и SQL, умеете работать с большими объёмами данных
• Понимаете основы инженерии данных, умеете создавать витрины и хранилища данных
• Умеете выдвигать продуктовые гипотезы, проверять их через эксперименты и интерпретировать результаты
• Обладаете бизнес-мышлением — видите, как аналитика влияет на продукт и бизнес-результаты
• Проактивны, берёте ответственность за результат

Будет плюсом, если вы

• Применяли машинное обучение в продуктовой аналитике
• Работали с распределёнными системами и инструментами для обработки больших данных
• Имеете опыт построения сложных аналитических пайплайнов: от сбора данных до создания дашбордов