- Страна
- Россия
Аналитик (KPI-сессии) в команду аналитики поиска
Оценка ИИРабота в топовой технологической компании с сильной инженерной культурой и прозрачными бонусами. Вакансия предлагает интересные задачи на стыке продукта и бизнеса, а также отличные возможности для профессионального роста.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует высокого уровня владения SQL и навыков работы с большими данными, а также умения интерпретировать сложные продуктовые метрики для бизнеса. Основная сложность заключается в необходимости глубокой декомпозиции факторов, влияющих на KPI поиска.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в Яндексе для аналитиков данных обычно соответствует верхнему децилю рынка, особенно с учетом годовых бонусов и опционных программ, которые не указаны в тексте, но подразумеваются брендом. Указанный рыночный диапазон отражает средние значения для Middle/Senior специалистов в РФ.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*❤️* Аналитик (KPI-сессии) в команду аналитики поиска
Наша команда отвечает за прогнозирование и анализ ключевых KPI поискового продукта. Ищем аналитика, которому интересно работать на стыке продукта, бизнеса и данных. Важно понимать, что стоит за изменениями метрик, задавать правильные вопросы и объяснять результаты понятным языком.
Какие задачи вас ждут:
• Анализировать отклонения от прогноза
Вы будете декомпозировать изменения по трафику, сезонности, пользовательскому поведению, продуктовым запускам и другим факторам.
• Улучшать логику расчёта KPI
Вы будете уточнять определения метрик, проверять корректность расчётов, находить слабые места в текущей логике и предлагать более устойчивые и прозрачные подходы.
• Развивать процессы KPI-сессий
Нужно будет собирать данные, формировать выводы, визуализировать динамику метрик и подсвечивать ключевые изменения.
• Искать причины изменений в данных
Предстоит анализировать большие массивы данных, находить закономерности, аномалии и факторы, влияющие на динамику метрик, и формулировать понятные выводы для продуктовых и бизнес-команд.
• Автоматизировать аналитику и отчётность
Вы будете оптимизировать регулярные расчёты, мониторинги и дашборды, снижать долю ручной работы, повышать надёжность процессов.
Мы ждём, что вы:
• Работали с продуктовыми или бизнес-метриками
• Строили прогнозы и анализировали временные ряды
• Анализировали причины отклонений факта от плана или прогноза
• Работали с SQL и большими объёмами данных
• Готовили аналитические выводы для менеджмента или продуктовых команд
Будет плюсом, если вы:
• Системно мыслите и внимательны к деталям
• Умеете работать с неоднозначными задачами и неполными данными
• Способны декомпозировать сложные изменения метрик на понятные факторы
• Умеете превращать данные в выводы и рекомендации
• Хотите улучшать процессы, а не просто выполнять регулярные расчёты
Наши бонусы:
Мы заботимся о детях яндексоидов и устраиваем детские дни в офисе. Это не все бонусы —полный список тут.
*📩* Откликнутьсяна нашем сайте
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Data Analysis
- KPI Analysis
- Forecasting
- Time Series Analysis
- Data Visualization
- Dashboards
- Product Metrics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыка декомпозиции сложных изменений, что является ключевой задачей вакансии.
Представьте, что ключевая метрика поиска упала на 5% за неделю. Опишите ваш алгоритм поиска причин этого отклонения.
Вакансия подразумевает работу с прогнозами и временными рядами.
Какие методы вы используете для анализа временных рядов и учета сезонности при построении прогнозов?
Важно уметь не просто считать, но и улучшать методологию.
Расскажите о случае, когда вы предложили изменить логику расчета существующей метрики. Почему это было необходимо и к чему привело?
Проверка технического уровня владения инструментами работы с данными.
С какими самыми сложными SQL-запросами или объемами данных вам приходилось работать? Как вы оптимизировали их производительность?
Аналитик должен уметь доносить выводы до нетехнических специалистов.
Как вы структурируете свои выводы для менеджмента, чтобы они были понятны и приводили к конкретным бизнес-решениям?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
