Обязанности:
О команде Команда Buyers Experience отвечает за привлечение и возвращение пользователей в продукт, а также за активацию в совершение целевых действий и рост лояльности. Наш основной фокус – помочь нашим С-пользователям решить любую задачу, связанную с поиском жилья, и получить удовольствие от этого. О продукте Но нам важно не только помочь найти жилье, но и так настроить поисковый и рекомендательный движок, чтобы направлять внимание пользователей на разные продукты, категории, сервисы, максимизируя таким образов влияние на метрики. Для задач управления вниманием пользователя мы создали команду “Ликвидность”, в которую открыли поиск на роль Старшего продуктового аналитика. 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 будет решать Проведение исследований зависимости ключевых метрик компании (выручка, EBITDA) от настроек поискового и рекомендательного движка; Анализ и запуск A/B тестов; создание системы метрик и контроль качества данных для их расчета; проектирование и разработка отчетов и дашбордов; проведение исследований данных и определение ключевых драйверов роста метрик. Наш будущий коллега Имеет высшее образование: 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; имеет опыт в продуктовой аналитике от 3-х лет (b- и c-пользователей); Важным преимуществами является опыт в распределении ликвидности классифайдов, эффективность маркетплейсов, аукционах; Умеет в SQL - продвинутый уровень (подзапросы/оконные функции/сложные джоины); Уверено в Python (pandas/numpy/scipy/statsmodels/matplotlib/seaborn/plotly); Умеет применять статистические методы для дизайна и оценки A/B тестов (стат.критерии / увеличение чувствительности метрик); Умеет оценивать результаты запуска без A/B (методы синтетического контроля); Умеет использовать статистику и математическое моделирование для глубокого исследования данных; Имеет развитое структурное и системное мышление; Имеет развитое бизнес-мышление; Имеет навыки применения ML для анализа данных и мат.моделирования. Что мы предлагаем Удаленную работу (если хочется, можно приходить в офис в Москве, Санкт-Петербурге). В офисе — кухни, оборудованные всем необходимым, где всегда доступно много разнообразной еды, снеки, фрукты, кофе и чай. Тихие комнаты, где можно сосредоточиться над задачей или просто отдохнуть в тишине, массажное кресло и массажный шлем, «мягкая зона» с Play Station; Рост и развитие: в первые месяцы у каждого сотрудника есть наставник, после появляется личный план развития и возможность прокачивать soft/ hard skills на практике, обучении, конференциях; Плюшки: ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис туриста), ежегодная компенсация спорта, 5 day off в год, помимо основного отпуска. Этапы интервью Общее знакомство по телефону с рекрутером минут на 15-20 Техническое интервью на 1,5 часа с лидом (про Python, SQL, а/b, мат. стат и визуализацию) Финал совместно с HR BP. Для нас очень важно взять в команду человека, с котором мы будем сходиться в ценностях. Не готовы здесь уступать даже в случае кандидатов с подходящими навыками и опытом. Подробнее о ценностях в Циан По итогам финала попросим несколько референсов. Обычно нам достаточно пары контактов с текущего или прошлого места работы (однозначно, звоним только с согласия кандидата, никаких сюрпризов). Гибко подходим к этому этапу И, наконец, офферПохожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Преображенская площадь
МФО ОнлайнКазФинанс (ТМ Solva)
От 250 000 до 350 000 руб.
Москва. Станции метро: Преображенская площадь
getmatch