yandex
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
SeniorГибридПолная занятость

Аналитик-разработчик в команду people-аналитики

ИИОценка ИИ

Яндекс — один из лучших работодателей в РФ с сильной инженерной культурой и отличным соцпакетом (ДМС с первого месяца). Работа в people-аналитике позволяет видеть прямой результат влияния на внутренние процессы компании.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Позиция требует глубоких знаний SQL и Python, а также опыта работы с BI-инструментами (DataLens). Высокая планка ожиданий Яндекса к качеству кода и аналитическому мышлению делает отбор достаточно строгим.

Анализ зарплаты

Медиана320 000 ₽
Рынок250 000 ₽ – 450 000 ₽
ИИОценка ИИ

В вакансии не указана зарплата, но для Senior-аналитика в Яндексе рыночные ожидания составляют от 250 000 до 400 000 рублей после налогов, что соответствует или слегка превышает средние показатели по Москве.

Сопроводительное письмо

Меня заинтересовала вакансия аналитика-разработчика в команду people-аналитики Яндекса. Имея более чем трехлетний опыт работы с данными, я специализируюсь на построении сквозной аналитики и создании сложных дашбордов, которые помогают бизнесу принимать обоснованные решения. Мой опыт работы с SQL и Python позволяет мне эффективно обрабатывать большие объемы данных и автоматизировать отчетность.

Я внимательно изучил задачи команды Василия Федулова и уверен, что мой опыт в анализе пользовательского поведения и тестировании гипотез будет полезен для оптимизации HR-процессов. Мне близок подход Яндекса к качеству данных и использованию современных BI-инструментов, таких как DataLens. Буду рад обсудить, как мои навыки помогут вашей команде в развитии хранилища данных и улучшении опыта кандидатов.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Яндекс уже сейчас

Присоединяйтесь к команде HR-аналитики Яндекса и влияйте на развитие внутренних продуктов компании через данные!

Описание вакансии

*❣️ Аналитик-разработчик в команду people-аналитики*

Привет, меня зовут Вася. Моя команда изучает путь кандидата от появления интереса к вакансии до включения в штат, а также анализирует внутренние продукты. Ищем опытного специалиста, который поможет нам развивать хранилище данных, проверять гипотезы и создавать дашборды.

Василий Федулов, руководитель службы HR-аналитики

Какие задачи вас ждут:

• Анализ пользовательского поведенияМы участвуем в анализе и оптимизации HR-процессов компании. Вам предстоит изучать процессы, выявлять узкие места, оценивать пользовательский опыт кандидатов, участвующих в наймовых процессах, интервью и стажировках, а также работать с продуктовыми метриками.

• Создание отчётов и дашбордовМы работаем с разнообразными источниками данных. На их основе создаём аналитические отчёты и дашборды на платформе DataLens, которые помогают принимать решения в области развития персонала.

• Взаимодействие с бизнес-заказчиками и коллегамиВам предстоит тесно общаться с продактами и бизнес-заказчиками, чтобы повышать качество аналитики и добиваться более эффективного развития внутренних продуктов.

Мы ждём, что вы:• Работаете аналитиком данных более трёх лет

• Строили сквозную аналитику с разными источниками и большим объёмом данных

• Используете SQL, Python и BI-инструменты в рабочих задачах

• Тестировали гипотезы и готовы привести примеры кейсов

Почему у нас хорошо:ДМС в Яндексе действует с первого месяца — например, можно сделать плановый осмотр зубов и профессиональную чистку. Это не все бонусы — полный список тут.

*📩* Откликнуться на нашем сайте

#общие_сервисы #аналитика #python #SQL #senior #гибрид #москва

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • A/B Testing
  • Python
  • SQL
  • Data Analytics
  • DataLens
  • Product Metrics
  • BI

Возможные вопросы на собеседовании

Вакансия предполагает работу с HR-метриками и путем кандидата. Важно понимать, как кандидат оценивает эффективность этих процессов.

Какие ключевые метрики вы бы предложили для оценки эффективности процесса найма (от отклика до оффера)?

В описании указано использование DataLens и построение сквозной аналитики.

Расскажите о самом сложном дашборде, который вы проектировали: какие источники данных объединяли и как решали проблему расхождения данных?

Работа включает взаимодействие с продактами и бизнес-заказчиками.

Как вы действуете, если бизнес-заказчик просит метрику, которая, по вашему мнению, не отражает реальную ситуацию или вводит в заблуждение?

Требуется опыт тестирования гипотез.

Приведите пример гипотезы, которую вы проверяли на основе данных. Какой статистический аппарат вы использовали для подтверждения или опровержения?

Работа с большими объемами данных требует оптимизации запросов.

С какими проблемами производительности SQL-запросов вы сталкивались и какие методы оптимизации применяли?

Похожие вакансии

более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!

Россия