- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Middle+ / Senior Product Analyst VK Видео
Оценка ИИОтличная вакансия в топовой технологической компании с огромной аудиторией и возможностью удаленной работы из любой точки мира. Высокий балл обусловлен сильной командой и масштабом задач, хотя отсутствие указанной зарплаты немного снижает прозрачность предложения.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к уровню Middle+/Senior, необходимостью глубокого знания статистики и умением работать с неопределенностью в продукте с 70 млн пользователей. Процесс отбора в VK традиционно включает серьезные технические секции по SQL, Python и продуктовым кейсам.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Senior Product Analyst в крупных российских тех-гигантах (BigTech) обычно находится в диапазоне 300-450 тысяч рублей после налогов. Предложение VK, вероятно, соответствует или слегка превышает рыночные показатели для привлечения талантов из других топовых компаний.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в vk уже сейчас
Присоединяйтесь к команде VK Видео и влияйте на продукт с многомиллионной аудиторией — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Middle+ / Senior Product Analyst VK Видео
Местоположение: Весь мир
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 27.08.2026
Требования:
• Уверенная работа с SQL и Python, знание и понимание статистики
• Опыт продуктовых исследований, которые ведут продукт к улучшениям
• Системное мышление, умение работать с задачами с высоким уровнем неопределённости
О компании:
VK Видео — видеоплатформа с аудиторией 70 млн пользователей в день; команда с опытом Т-Банка, Яндекса, Авито и Ozon.
Контакт: Откликнуться
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Cassiopeia Sulla
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Data Analysis
- A/B Testing
- Python
- SQL
- Statistics
- Product Analytics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практических навыков работы с данными и оптимизации запросов для больших объемов.
Расскажите о самом сложном SQL-запросе или аналитическом скрипте на Python, который вы оптимизировали: какую задачу он решал и какого прироста производительности удалось добиться?
Для видеоплатформы критически важно правильно интерпретировать результаты тестов при огромном трафике.
Как вы подходите к дизайну A/B тестов в условиях высокой вариативности метрик? Какие методы снижения дисперсии вы использовали на практике?
Оценка способности кандидата находить точки роста для продукта.
Приведите пример продуктового исследования, результаты которого кардинально изменили вектор развития фичи или продукта. Как вы измеряли успех?
Проверка системного мышления и умения приоритизировать задачи.
Представьте, что ключевая метрика (например, Retention или Watch Time) внезапно упала на 5%. Каков будет ваш алгоритм поиска причин в условиях неопределенности?
Важно понимать, как аналитик взаимодействует с бизнесом и разработкой.
