Обязанности:
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 командеВертикаль “Вторички” поддерживает специализированная команда аналитиков прайсинга. Основная задача команды прайсинга - 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. СтекSQL, 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 Формирование предложений по изменению цен на CORE-продукты для A-B-C-D клиентов: цены на листинг и продукты продвижения Дизайн и проведение ценовых А/B тестов Моделирование и сценарный анализ влияния ценовых предложений на конечную выручку вторичного бизнеса Формирование ожиданий у стейкхолдеров и подведение итогов по влиянию ценовых изменений на выручку Проектные/периодические задачи создание и подготовка отчетов и дашбордов подготовка новых витрин данных и описание требований для команды DWH. Наш будущий коллега Имеет опыт в продуктовой аналитике от 2 лет. Грейд: middle 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) Хорошо в АБ, описательные статистики, оценка доверительных интервалов параметров модели, умение формулировать статистические гипотезы и дизайнить метрики для экспериментов Имеет опыт работы в одной из BI систем (Tableau, PowerBI, Redash, FineBI, DataLens и тд) Все это будет плюсом Опыт создания финансовых моделей для оценки продуктовых запусков. Умение переводить продуктовые метрики в финансовые Умение применять статистические методы оценки A/B тестов (стат.критерии / увеличение чувствительности метрик), умение задизайнить эксперимент с этапа постановки продуктовой задачи Развитое структурное и бизнес мышление Что мы предлагаем Удаленную работу с возможностью приходить в офис в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске. В офисе – кухни, оборудованные всем необходимым, а также снеки, фрукты, кофе и чай, бесплатная авто и вело парковки; Большие возможности для роста и развития: в первые месяцы у каждого сотрудника есть ментор, после появляется личный план развития и возможность прокачивать soft/ hard skills на практике, обучении, конференциях; ДМС с первого рабочего дня (со стоматологией, госпитализацией, страховкой выезжающего за пределы нашей страны); 5 day off в год, помимо основного отпуска; Кафетерий льгот Aladdin и PrimeZone; У каждого сотрудника есть денежный депозит 25000 рублей — можешь оплатить им абонемент в фитнес, обучение, развлечения, консультации психолога и других специалистов, купить вещи или подарки для себя и своей семьи; Доплата за 10 дней больничного: Циан компенсирует 10 рабочих дней больничного в год после прохождения испытательного срока. Если ты проведёшь на официальном больничном две недели, ты не потеряешь в доходе, оклад за месяц будет выплачен полностью. Этапы интервью Общее знакомство по телефону с рекрутером 30 мин или по желанию - видео интервью с ИИ. Отклики через ИИ рассматриваем в приоритете, т.к. такой подход позволяет быстрее познакомиться с тобой и принять решение о дальнейших этапах Две технических секции по 1 часу:- лайфкодинг SQL/Python, база на АБ/матстат- продуктовый кейс 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 И, наконец, оффер! И еще На любом из этапов мы можем попросить выписку из электронной трудовой, чтобы свериться с твоим официальным опытом.Похожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Электрозаводская, Преображенская площадь
«UZUM TECHNOLOGIES»
Middle Product analyst (MarTech)
Договорная
Москва. Станции метро: Электрозаводская, Преображенская площадь
Flocktory
Продуктовый аналитик/middle product analyst
Договорная
Москва. Станции метро: Электрозаводская, Преображенская площадь
Онлайн-школа Фоксфорд
От 2 100 до 2 800 руб.
Москва. Станции метро: Электрозаводская, Преображенская площадь
AdGuard