Москва, улица Авиаконструктора Микояна, 12
Метро: АэропортПривет! Меня зовут Лиза, я тимлид продуктовой аналитики кластера «Пользователи» в Профи.ру. Наш сервис помогает клиентам найти профессионала для любой задачи, а специалистам — зарабатывать на том, что они умеют и любят делать.
Мы видим кучу рычагов для роста на пути клиента от первого касания в поиске до успешного завершения заказа. И ищем человека, который поможет повернуть эти рычаги в сторону роста бизнеса.
Тебе предстоит погрузиться в продукт на вебе (где большой поток новичков и высокий потенциал роста конверсии в заказ): разбирать этапы воронки, искать узкие места и предлагать, как быстрее провести клиента к решению его задачи. А ещё — вместе с командой прокачивать SEO-алгоритмы, чтобы на сайт приходило всё больше новых пользователей.
Сейчас в твоем направлении работает один продакт-менеджер, один проджект-менеджер, старший аналитик и я. Еще будет много взаимодействий с командой разработки SEO и фронтовой командой разработки.
Стандартный аналитический набор: SQL + Python + A/B-testing + Dashboards. Данные лежат в Greenplum, ClickHouse и немного в MySQL. Сложные расчёты делаем в Python и сохраняем в репозитории на github. Дашборды делаем в Tableau и Metabase. У нас своя система сплитования, своя платформа для проведения A/B-тестов. Используем линеаризацию, CUPED, switchback-тесты.
Команда работает недельными спринтами. У нас гибридный формат работы, когда есть общие встречи, стараемся бывать в офисе, но большинство ребят работает из дома.
— Влиять на продукт. Миллионы людей приходят в Профи, чтобы решать важные задачи в жизни и работе. Мы помогаем сделать этот путь удобнее и понятнее, а данные становятся основой для генерации гипотез и роста ключевых метрик.
— Решать сложные задачи. Классические А/Б-тесты, switchback-дизайны, кластерные тесты, прогнозные модели, эксперименты с SEO и алгоритмами релевантности. Здесь скучать точно не придётся — каждый эксперимент и исследование приносит новые инсайты.
— Работать в сильной команде. Рядом будут люди, которые отлично знают продукт и его историю, помогут почелленджить идеи и предложат свои. Вместе вы будете находить лучшие решения и доводить их до результата.
В первые три месяца
Вникнуть в задачи и процессы кластера:
— Разобраться в особенностях работы с вебом и SEO.
— Освоиться в данных и дашбордах, понять, чего не хватает, настроить сбор новых данных.
— Влиться в работу над ключевыми проектами кластера.
— Помогать в исследованиях и А/Б-тестах, участвовать в оценке идей и результатов.
Когда освоишься
Стать полноценным партнёром кластера с точки зрения аналитики веба и SEO, сфокусироваться на проработке и реализации ключевых проектов.
— Опыт в продуктовой аналитике от трёх лет.
— Прикладной опыт в A/B-тестировании.
— Уверенное владение SQL, Python.
— Знание статистики: фреймворк проверки гипотез, классические статистические критерии и условия их применимости, P-value, доверительный интервал, ошибки I и II рода, уровень значимости, мощность, нормальные и асимметричные распределения и т.п.
— Продуктовое мышление. На метриках ты видишь не только цифры, но и поведение пользователей, изменения в продукте. Не путаешь корреляцию с причинно-следственной связью, учитываешь введённые упрощения и предположения.
— Умение объяснять сложные вещи простыми словами. Сможешь презентовать результаты работы команде или всей компании. Здорово, если есть желание делиться опытом на конференциях или внутренних митапах.
— Опыт использования LLM в работе будет плюсом.
Техническое интервью. Будут вопросы и задачи по статистике, на структурное мышление. Попросим написать пару SQL-запросов и пару функций на Python в Yandex.Code.
Продуктовое интервью. Будут задачи на продуктовое, аналитическое и критическое мышление, про планирование и расчёт A/B-тестов.
Встреча с HR о твоём карьерном пути — как проходил выбор университета и работы, что нравилось, а что не очень, про твой путь в профессии и т.д.
Финальное интервью. Поговорите о целях и планах на будущее. Ребята ответят на все вопросы про компанию, команду и задачи, узнаешь о наших принципах работы и корпоративной культуре.
Сбор рекомендаций с последних мест работы. Часто на собеседованиях люди забывают упомянуть о своих достижениях или наоборот — приукрашивают опыт. Отзывы помогут нам составить объективную картину.
Москва
Не указана
Москва
Не указана
Москва
до 340000 RUR