Senior Product Analyst в Т-Банк, Шопинг
Т-Банк — один из топовых работодателей в РФ с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает сложные задачи на больших данных и прямое влияние на продукт.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованиями к глубокому пониманию CJM, умению работать со сложными экспериментами (пересекающиеся тесты) и необходимостью влиять на бизнес-показатели через SQL/Python.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Зарплата для Senior Product Analyst в Москве в финтех-секторе обычно находится в диапазоне 250-400 тысяч рублей после вычета налогов. Т-Банк традиционно предлагает конкурентные условия, соответствующие верхней границе рынка для сильных кандидатов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
*🚀 Senior Product Analyst в Т-Банк, Шопинг*
Т-Банк ищет сеньор-аналитика в стрим, который решает, куда направить показ и что это даёт продукту. Работа на стыке трафика, монетизации и клиентского пути: экраны, плейсменты, сервисы и офферы. Много экспериментов, которыми улучшаем CJM.
Задачи:
- Считать эффективность распределения показов: какие экраны и плейсменты приносят GMV и маржу, где показ дорогой, а отдача слабая;
- Собирать единую картину трафика по экранам, плейсментам и категориям: шапка, лента, страница категории, городские и выгодные экраны, сервисные входы и офферы;
- Проектировать и читать A/B-тесты по CJM: куда ведёт вход, что человек видит дальше, где теряется и где доходит до целевого действия;
- Формулировать гипотезы из пути клиента, а не из отдельной метрики экрана. Оценивать эффект на конверсию, показы, клики, GMV и экономику, а не только на локальный CTR;
- Следить за чистотой эксперимента: пересечение тестов, сезонность, новизна экрана, доля трафика, длина окна, когда эффект можно считать устойчивым;
- Переводить результат теста в правило распределения: что оставить, что раскатить, какой плейсмент усилить, какой не трогать;
- Держать витрины и регулярный разбор: помесячная динамика, сравнение экранов, разложение изменения показов и денег на объём и доходность;
- Спорить с продуктом на цифрах: почему показ стоит переложить, какой риск для соседнего сценария и какой тест это проверит.
Требования:
- Опыт продуктовой или маркетинговой аналитики от 4 лет, из них значимая часть - эксперименты и эффективность трафика, а не только отчётность;
- Умение самому поставить тест: гипотеза, метрика успеха, охранные метрики, сегмент, мощность, срок, критерий остановки и вывод для раскатки;
- Понимание CJM как последовательности экранов и решений, а не как схемы в презентации. Видно, как изменение одного входа двигает показы и конверсию ниже по пути;
- Уверенный SQL и Python. Самостоятельная сборка витрины и проверка, что число в дашборде совпадает с сырьём;
- Навык объяснять сложный результат коротко: что изменилось, на каких экранах, сколько это в деньгах и что делать дальше.
Будет плюсом:
- Опыт в суперапе, маркетплейсе, классифайде или медиа, где один экран делит бюджет показов между несколькими сценариями;
- Работа с eCPM, доходностью показа, атрибуцией и конфликтом локального CTR с деньгами сценария;
- Опыт, когда несколько тестов идут одновременно и их нельзя читать по отдельности;
- Понимание навигации: плитка, лента, шапка, страница категории и то, как сессия превращается в показы.
Как выглядит сильный результат через полгода:
- Можем аналитически объяснить, куда ушёл каждый показ и что он дал для экономики, как изменился путь клиента и сошлась ли экономика с ожиданием. Тесты по CJM идут потоком, а не разовыми запусками.
*📎* Как откликнуться?
- Нанимающий менеджер: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- SQL
- Python
- A/B Testing
- CJM
- Product Analytics
- Marketing Analytics
- GMV
- CTR
- eCPM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыка работы с конфликтующими метриками в рамках суперапа.
Как вы будете принимать решение, если в ходе теста CTR плейсмента вырос, но общая маржа сессии упала?
Оценка технической грамотности в проведении экспериментов.
Как вы определяете необходимую длительность A/B-теста и учитываете ли вы эффект новизны при анализе результатов?
Проверка опыта работы с атрибуцией и распределением трафика.
Расскажите о вашем подходе к оценке инкрементального эффекта от конкретного экрана в цепочке продаж.
Оценка навыков работы с данными и инструментарием.
Опишите структуру витрины данных, которую вы бы спроектировали для мониторинга эффективности распределения показов по разным категориям.
Проверка soft skills и умения работать с продуктовыми менеджерами.
Приведите пример ситуации, когда вам пришлось переубедить продукт-менеджера на основе данных, несмотря на его сильную интуицию.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

