Аналитик-разработчик в core-команду независимого екома

Еком-сценарии в Поиске — это новый подход к выбору товаров в интернете, в котором технологии и данные помогают сделать покупки простыми и удобными. Каждый шестой запрос в Яндексе связан с покупками, и мы создаём функциональность, которая помогает быстро находить, сравнивать и выбирать лучшие предложения.

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

Какие задачи вас ждут

Разработка методологии оценки ключевых показателей B2C
Необходимо создать систему оценки основных продуктовых и бизнес-метрик: выстроить инструменты для отслеживания динамики, объяснения изменений и поиска причинно-следственных связей. Важная часть задачи — формулировать и проверять гипотезы на основе выявленных аномалий и паттернов, чтобы команды продукта могли быстрее находить точки роста и оценивать эффективность изменений.

Оценка пользовательских сценариев и потребностей
Предстоит разработать подходы к систематической оценке сценариев использования продукта: методологии, классификаторы, модели сегментации. Это позволит глубже понять, насколько продукт закрывает потребности разных категорий пользователей, выявлять узкие места в их опыте и приоритизировать улучшения.

Построение драйверной модели продукта
В задачи входит поиск точек роста через анализ пользовательских путей и паттернов поведения. На основе анализа предстоит формировать драйверную модель продукта, выявлять ключевые факторы, влияющие на ценность для пользователя и бизнес-результаты, а также генерировать гипотезы для дальнейших исследований и экспериментов.

Мы ждем, что вы

• Уверенно владеете Python и SQL, умеете работать с большими объёмами данных
• Проектировали метрики и строили системы их мониторинга
• Владеете методами моделирования и декомпозиции
• Понимаете инженерию данных: умеете создавать витрины и хранилища данных
• 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
• Строили сложные аналитические пайплайны от сбора данных до готовых дашбордов