Аналитик-разработчик в core-команду Независимого Екома
Компания: Яндекс
Локация: Москва
О компании
Яндекс — крупнейшая IT-компания в России, занимающаяся разработкой поисковых и рекламных технологий, а также различных сервисов для пользователей и бизнеса. Платформа предоставляет широкий спектр услуг, от веб-поиска до онлайн-магазинов, делая акцент на удобстве и простоте использования для миллиона пользователей по всему миру. Понимание пользователей и данных позволяет легко находить и выбирать лучшие предложения на интернете.
Ключевые факты:
- Основана в 1997 году
- Более 10 тысяч сотрудников
- Более 60 сервисов, включая Поиск, Яндекс.Маркет, Яндекс.Такси и Яндекс.Еда
- Миллионы пользователей ежедневно
- Лидер в сфере интернет-технологий в России
О вакансии
Core-команда Независимого Екома в Яндексе занимается разработкой и внедрением еком-сценариев, помогающих пользователям легко находить и выбирать товары в интернете. Главная цель команды заключается в создании функциональностей, которые делают процесс покупок простым и удобным, что крайне важно, учитывая, что каждый шестой запрос связан с покупками.
Команда B2C-аналитики аналитически подходит к созданию продукта, основанного на больших объемах данных. Мы изучаем пользовательский опыт, проверяем гипотезы и разрабатываем метрики для оценки успеха изменений. Это позволяет находить новые возможности для роста и улучшать сервис, который помогает миллионам пользователей.
Чем предстоит заниматься:
- Проектировать метрики и создавать системы их мониторинга
- Работать с большими объемами данных и обеспечивать их качество
- Применять методы моделирования и декомпозиции данных
- Создавать витрины и хранилища данных
- Анализировать, как аналитика влияет на продукт и бизнес-результаты
- Проявлять проактивность в работе и ответственность за результаты
Что мы предлагаем:
- Работу в крупной и стабильной IT-компании
- Участие в проекте, который улучшает покупки в интернете
- Доступ к передовым технологиям и ресурсам для роста
Обязанности
- Проектирование метрик и систем мониторинга
- Работа с большими объёмами данных
- Использование методов моделирования и декомпозиции
- Создание витрин и хранилищ данных
- Анализ влияния аналитики на продукт
- Проявление проактивности и ответственности