Старший продуктовый аналитик в Яндекс Недвижимость (В2С)

15 Сентября

Партнерские Вакансии

Компания "Яндекс"

Мы команда, которая стремится сделать выбор и покупку квартиры лёгким и интуитивным процессом для наших пользователей. Это амбициозная цель, учитывая сложность и многогранность процесса, но именно поэтому работа у нас — постоянный вызов и возможность реально влиять на жизни людей.

Ваша роль в команде продуктовой аналитики в Яндекс Недвижимости будет включать в себя решение различных задач, направленных на улучшение пользовательского опыта и повышение эффективности продукта.

Какие задачи вас ждут

Помощь в построении моделей ранжирования предложений в выдаче и рекомендациях
Нам нужно помочь пользователю сориентироваться в многообразии вариантов на рынке новостроек. Вашей задачей будет найти оптимальный баланс между релевантными объектами для пользователя и заработком с этих объектов. Предстоит ответить на вопрос, как приносить больше денег бизнесу за счёт правильного ранжирования предложений, при этом не ухудшая пользовательский опыт.

Кластеризация пользователей для персонализации
К каждому пользователю нужен свой подход: кто-то готов идти самостоятельно по пути к своей квартире, кому-то нужна помощь нашего специалиста. Вам предстоит понять, по каким признакам мы будем отличать таких пользователей, и максимизировать их конверсии за счёт персональных предложений. Нужно выяснить, какие пути проходит пользователь до выбора квартиры самостоятельно и что его наталкивает на мысль обратиться к нашим специалистам.

А/В-тестирование
Мы постоянно работаем над качеством А/В-тестирования. Сейчас наша главная задача — повышать чувствительность денежных метрик. Помимо этого, нужно ускорить А/В-тесты в местах с небольшим трафиком и научиться замерять изменения в случае, когда А/В-тест провести невозможно (анализ временных рядов, causal inference, PSM и др.).

Анализ поисковых сценариев
Пустые выдачи — одна из главных проблем поиска. Ваша задача — проанализировать причины пустых выдач и разработать способы минимизации их количества.

Кластеризация поисковых сценариев — вторая важная задача в этом направлении. Вам предстоит разобраться, какие поисковые сценарии проходят пользователи, с какими сложностями они сталкиваются, разработать гипотезы по улучшению этих сценариев и вместе с продакт-менеджерами проверить их.

Мы ждем, что вы:

• Работали в продуктовой аналитике более года
• Владеете SQL и Python на продвинутом уровне
• Обладаете системным мышлением и умением структурировать информацию
• Знаете, как применить аналитику для развития бизнеса и улучшения ключевых метрик
• Имеете большой опыт в проведении А/В-тестов
• Самостоятельны в принятии решений

Будет плюсом, если вы:

• Имеете опыт плотной работы c ML-командами или сами строили ML-модели в задачах ранжирования, рекомендациях и кластеризации
• Работали с методами causal inference, PSM