Продуктовый аналитик в Яндекс Образование

Метро: Новочеркасская

Описание вакансии

Яндекс Образование создаёт IT-проекты для обучения школьников, студентов и взрослых. Мы пробуждаем интерес к технологиям, помогаем осваивать IT-профессии и предлагаем новые подходы в обучении.

Наша команда выстраивает аналитические процессы в различных образовательных проектах и сервисах, таких как Яндекс Учебник, Яндекс Лицей, Школа анализа данных и других. Мы работаем с большими объёмами внутренних данных, сотрудничаем с вузами и исследовательскими институтами, используем открытые источники. Сейчас мы сосредоточены на развитии направлений DWH и BI.

Какие задачи вас ждут

Анализ данных и визуализация
Вам предстоит анализировать большие объёмы данных о поведении пользователей в продуктах и их привлечении, на основе найденных закономерностей предлагать изменения для продуктов. Также вы будете разрабатывать дашборды в DataLens, чтобы визуализировать данные, метрики и результаты исследований.

Оптимизация аналитических процессов
У нас уже есть важные дашборды: от инструментов доступа к данным для всех сотрудников до специализированных отчётов для топ-менеджмента Яндекса. Нужно привести их к общему формату, навести порядок и развивать. Вам предстоит продумать систему и процессы работы с отчётностью: систему навигации для пользователей и разработчиков отчётности, правила для ведения документации и дашбордов, а также вместе с командой DWH наладить мониторинг и аналитику использования. В дальнейшем есть возможность глубже погрузиться в задачи продуктовых направлений и развиваться в сторону продуктового аналитика.

Взаимодействие с заказчиками и коллегами
Вы будете работать с аналитиками и заказчиками, чтобы улучшать качество аналитики и способствовать эффективному развитию внутренних продуктов.

Мы ждем, что вы

Работали продуктовым аналитиком больше двух лет
Самостоятельно разрабатываете дашборды в таких BI-системах, как Tableau, Power BI или DataLens
Понимаете продуктовые метрики и уже работали с ними, можете привести примеры кейсов
Регулярно используете SQL, Python и его аналитические библиотеки (Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib) в своих рабочих задачах
Критически смотрите на получаемые результаты, аргументированно отстаиваете собственную точку зрения и слышите чужое мнение

Будет плюсом, если вы