Вакансии

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы развиваем одну из крупнейших игровых платформ, на которой играют миллионы пользователей. Наше направление игр в социальных сетях активно растёт, и впереди — масштабные планы, амбициозные инициативы и серьёзные вызовы. Нам нужен сильный менеджер продукта, который поможет превратить идеи в крутые фичи, а задачи — в реальные результаты. Если ты умеешь анализировать, принимать решения и вести продукты от концепции до релиза, если тебя вдохновляют сложные задачи и высокие цели — давай делать игровую платформу ещё лучше вместе! Задачи Отвечать за полный цикл проверки гипотез — от анализа потребностей и барьеров до тестирования малыми силами (исследования) и подтверждения результатов в продакшене Искать драйверы роста ключевых метрик и способы повышения ценности продукта для пользователя Формулировать и оценивать продуктовые гипотезы, приоритизировать их список, составлять дорожную карту Глубоко прорабатывать вместе с командой образ результата и детали того, каким должен быть продукт: исследования, метрики, анализ рынка, подготовка макетов и всех сценариев и так далее Проходить продуктовые защиты для получения ресурсов дизайна и разработки Проактивно и много взаимодействовать со всей командой дискавери- и деливери-этапов ради успешных запусков и выполнения стратегических целей Доводить инициативы до логического завершения через A/B-тесты, запуски или отсеивания через исследования Внедрять ML-решения: развивать их для персонализации платных предложений и рекомендательных систем; анализировать эффективность ML-моделей и корректировать стратегии на основе их работы; тестировать гибридные подходы (правила + ML) для баланса между автоматизацией и контролем Требования Опыт работы менеджером продукта от трёх лет (игры, мобильные приложения, социальные сети, рекомендательные системы, контент, видео и так далее) Опыт достижения бизнес-результатов — рост ключевых метрик продукта или существенное влияние на его развитие Управление крупной частью продукта или целым продуктом самостоятельно Опыт запуска или обновлений продуктов на массовую аудиторию Умение качественно составлять документацию, управлять процессами и сроками Хорошее понимание, как делать качественную юнит-экономику Умение работать с аналитиками и исследователями, подкреплять гипотезы данными Будет плюсом Опыт работы в игровой сфере или екоме Опыт работы в продуктах, связанных с рекламными механиками или донатами

Location: Москва Workplace: Комбинированный Ищем менеджера по администрированию льгот в отдел льгот и нематериальной мотивации (департамент вознаграждения и организационного планирования). Формат работы: офис VK в Москве, гибридный график, оформление по ТК РФ. Отдел льгот и нематериальной мотивации VK отвечает за всё, что компания даёт сотрудникам помимо зарплаты: программу гибких льгот «Код заботы», ДМС, компенсацию питания, зарплатный проект, программу лояльности и корпоративный спорт. Мы работаем как продуктовая команда: запускаем новые механики, считаем их эффект и докручиваем на реальных данных. Ищем специалиста, который возьмёт на себя ежедневную поддержку работы программ: карты «Код заботы», компенсацию питания и операции на платформе гибких льгот. Это роль универсала: сегодня вы разбираете реестр от банка, завтра сверяете отчёт провайдера питания, а потом описываете процесс, чтобы рутину забрала автоматизация. Как устроена роль: Вы входите в группу, которая отвечает за операции, отчётность, закупки и автоматизацию отдела У роли два руководителя: руководитель операционной группы отвечает за процессы, сроки и качество данных, руководитель группы льгот — за продуктовые правила и приоритеты по программам Вы точка, где продукт встречается с операциями: правила программы превращаются в работающий процесс Задачи Чем предстоит заниматься Карты «Код заботы»: Полный цикл администрирования карт: заявки сотрудников, заказ и выпуск у банка-партнёра, контроль поставки, блокировка при увольнении, перевыпуск при переводе, обнуление лимитов Вывод средств с платформы на карту: проверка заявок, загрузочные файлы, контроль зачисления Регулярная сверка держателей карт со списком сотрудников Отчётность по тратам для бухгалтерии и финансов, прогноз остатков на корпоративных счетах Компенсация питания: Работа с провайдером: списки сотрудников, лимиты и начисления, качество сервиса и сроки ответов Ежемесячная сверка, закрывающие документы и статистика использования Разбор подозрительных операций вместе с аналитиком Платформа гибких льгот и сервис: Операции на платформе вместе с вендором: списки, начисления, лимиты, проверка данных после загрузки Сложные обращения сотрудников по картам, питанию и платформе: разбираете кейс, отвечаете и устраняете причину Процессы и улучшения: Описываете процессы и пишете инструкции, чтобы задачу мог подхватить коллега Находите ручные операции, готовите ТЗ на автоматизацию и тестируете доработки перед релизом Готовите ТЗ и документы к закупкам по своим программам Подхватываете смежные программы, когда это нужно команде: ДМС, зарплатный проект Требования Что для нас важно: Опыт от двух лет в администрировании льгот, компенсаций или C&B-операциях в компании от 1000 сотрудников Опыт работы с подрядчиками по льготам: страховой компанией, провайдером питания, банком или платформой льгот. Договор, акты, сверки, эскалации Уверенный Excel или Google Таблицы: ВПР или XLOOKUP, сводные таблицы, фильтры, сверка списков на тысячи строк Аккуратность с данными: проверяете результат до отправки, а не после вопроса от сотрудника Понимание, как льготы облагаются НДФЛ и страховыми взносами, на уровне, достаточном для разговора с бухгалтерией Умение вести несколько процессов параллельно, расставлять приоритеты и заранее предупреждать о рисках Понятная письменная речь: отвечаете сотрудникам коротко и без канцелярита Умение описать процесс так, чтобы по нему мог работать другой человек Ключевые навыки: Администрирование льгот, компенсации и льготы, C&B, работа с подрядчиками, Excel, Google Таблицы, сверка данных, работа с персональными данными, описание бизнес-процессов, Jira Что мы предлагаем: Программы, которыми пользуются тысячи сотрудников VK: результат вашей работы виден сразу Команду, которая запускает новые проекты Свободу перестроить процессы и передать рутину в автоматизацию Будет плюсом Опыт с платформами гибких льгот или кафетерием льгот Опыт с корпоративными картами, зарплатным проектом или компенсацией питания Участие в закупках и тендерах Jira и Confluence 1С или SAP HR Power Query, макросы или ИИ-инструменты для автоматизации рутины

Location: Москва Workplace: гибкий VK — это более 200 технологичных проектов, больше 15 000 сотрудников и безграничные возможности проявить себя. Мы делаем современные и быстрые интернет-сервисы, доступные каждому. Задачи Сформировать целевые KPI: ARPU, ARPPU, конверсия в платёж, доля платящих, LTV, ROI. Привязать их к этапам воронки — первый вход → первый платёж → повторные покупки Составить дорожную карту монетизации по кварталам: какие механики внедрять первыми, какие A/B‑тесты запускать Сегментировать аудиторию для разных подходов: новички, возвращающиеся игроки, платящие, «киты». Для каждого сегмента — отдельные гипотезы и метрики успеха Проработать итерационные механики: бустеры, пропуска, боевые пропуски/ивент‑пассы, сезонные предложения, «лестницы наград» с платными опциями Контролировать и оптимизировать дашборды, когортный анализ, воронки, отток, средний чек, частоту покупок, сбор и обработку данных: события в игре и на витрине, сессии, клики, отказы, ошибки платежей Регулярно делать ретроспективы: что сработало, где просели метрики, какие гипотезы брать в бэклог Согласовывать с продуктовой командой подходы, гипотезы и реализацию Планировать спринты, демо, ретроспективы, отчётность, согласования с бизнесом Требования От четырёх лет работы в монетизации (Head of Monetization, Lead Game Designer / Product Manager Monetization) Глубокое понимание психологии монетизации free-to-play (F2P) игр, механик gacha, battle pass, ресурсоемких воронок Продвинутое владение продуктовой и игровой аналитикой Экспертиза в проведении A/B-тестов Понимание особенностей аудитории социальных сетей, платформ интеграции (API соцсетей) и веб-платежей Способность находить баланс между финансовой отдачей и комфортом игрока без агрессивного «выжигания» базы Умение работать со сложными многокомпонентными экономическими системами Качественное взаимодействие с геймдизайнерами, продюсерами, аналитиками и маркетологами Будет плюсом Опыт работы в монетизации социальных/браузерных игр или финтехе.

Location: Санкт-Петербург Workplace: Комбинированный Мы строим новый рынок социальной коммерции в России. Не «делаем интеграции у блогеров». Не «ведём рекламные кампании». Мы меняем саму механику того, как люди покупают в социальных сетях, как авторы монетизируют влияние, а бренды и ретейлеры получают продажи через контент. Мы развиваем внутри VK бизнес на стыке social, commerce, creator economy и performance-маркетинга. Мы строим блогерское агентство нового типа по азиатской бизнес-модели, где ретейлеры и бренды платят за продажи и реальный результат, а авторы становятся системным коммерческим активом благодаря продюсированию, аналитике и долгосрочному развитию. Мы ищем менеджера по работе с коммерческими проектами с инфлюенсерами, который станет основным партнёром для брендов и ретейлеров на всех этапах работы: от первых обсуждений и подготовки запуска до анализа результатов и развития сотрудничества. Эта роль находится на стыке коммерции, клиентского сервиса и операционного управления: важно понимать задачи клиента, координировать внутренние команды, управлять ожиданиями и обеспечивать высокий уровень реализации проектов. Задачи Участвовать в подготовке коммерческих предложений: формировать подборки и ставить задачи команде по работе с авторами Выстраивать коммуникации с клиентами по проектам в области инфлюенс-маркетинга на всех этапах: планирование, ведение кампании, отчётность Координировать запуск рекламных кампаний и взаимодействие между коммерческой командой, авторским блоком, техническими специалистами, юристами и другими подразделениями Контролировать выполнение договорённостей по проектам, сроки размещений, качество контента Собирать, анализировать результаты рекламных кампаний, готовить отчётность для рекламодателей, давать рекомендации по улучшению результатов Требования Релевантный опыт работы менеджером по работе с клиентами в сфере инфлюенс-маркетинга от трёх лет: диджитальные рекламные агентства с уклоном в performance-маркетинг, отдел по работе с блогерами (mgcom, icontext, realweb, arrowmedia, i-media, arctics, mediapronet, sa media, dot, rta, magnetto.pro, nectarin); специализированные площадки по закупке рекламы у инфлюенсеров, отдел по работе с клиентами/аккаунтинг (social jet, telega in, whois blogger, teletarget, getblogger, perfluence) Умение работать с большим количеством разноплановых задач и соблюдать дедлайны Уверенный уровень владения Excel и Google Sheets

Workplace: Удалённый, Офис, Гибридный Подразделение core-продукта отвечает за все ключевые сценарии Яндекс Еды и Delivery и разрабатывает новые функции, чтобы пользоваться приложениями стало ещё удобнее. Буткемп — это возможность поработать с несколькими командами подразделения core-продукта Еды и выбрать одну, в которой вы захотите остаться. Команда core-продукта отвечает за все ключевые сценарии Яндекс Еды и Delivery и разрабатывает новые функции, чтобы пользоваться приложениями стало ещё удобнее. Мы отвечаем за всё, что видят пользователи в приложении Яндекс Еда, веб-версиях и в супераппе Яндекс Go: меню, поиск, корзину, тарифы, экраны заказа и доставки, трекинг и скидки. Буткемп — это возможность поработать с несколькими командами подразделения core-продукта Еды и выбрать одну, в которой вы захотите остаться. Как это будет: В течение трёх месяцев вы поработаете в трёх разных командах подразделения: 4 недели в одной, по 3 недели ещё в двух. В каждой команде у вас будет бадди — человек, который расскажет о вашей и командной зонах ответственности, ответит на вопросы, будет давать вам задачи, следить за ходом их выполнения, помогать и предоставлять обратную связь. В конце каждой недели у вас будет встреча 1-1 с бадди, на которой вы получите обратную связь по работе в компании, команде и своим задачам. В свою очередь команда и бадди дадут фидбэк по вашей работе, похвалят за успехи и помогут скорректировать подходы, если это необходимо. Обязанности Команда выбора Отвечает за главную страницу — от списка ресторанов и магазинов, их ранжирования и различных подборок до рекламных интеграций, а также за фильтры, коллекции, баннерные коммуникации, карты самовывоза. Это самая важная часть приложений, так как именно здесь начинается путь пользователя. У нас запланирован большой бэклог продуктовых задач, чтобы помочь пользователю находить нужные блюда за счёт ML-механик и удобного UI/UX. Команда заказа Отвечает за процесс сопровождения клиента от формирования заказа до ожидания доставки. Мы стараемся создать максимально простой и понятный интерфейс, но при этом не потерять в качестве и гибкости функций. Наша глобальная цель — повысить конверсию собранных корзин в реальные заказы. Команда опыта после заказа Ключевая задача команды — предоставление реалтайм-трекинга по сотням тысяч заказов в нескольких приложениях. Это самый нагруженный продуктовый сервис, который должен максимально быстро и стабильно отвечать клиентам, при этом предоставлять информацию из десятков микросервисов, имеющих разную скорость ответа и доступность. Команда роста Отвечает за рост заказов в клиентском приложении Яндекс Еды. Мы развиваем платформу скидок и промокодов, улучшаем флоу их отображения, развиваем геймификацию и выдачу неденежных наград, а ещё создаём новые механики, которые приведут к новым заказам. Требования * Хорошо знаете C++ и работали с STL * Занимались бэкенд-разработкой, работали с высоконагруженными системами * Умеете согласовывать требования со смежными командами или продакт-менеджерами Будет плюсом * Разрабатывали многопоточные системы * Работали с PostgreSQL, Redis * Умеете проектировать архитектуру в распределённых системах

Location: Москва; Белград Workplace: Офис, Гибридный Яндекс Плюс — это единая подписка на сервисы Яндекса, которая даёт доступ к музыке, фильмам, подкастам, книгам, играм, спортивному и другому контенту. Ищем ML-разработчика в Плюс Лояльность. Вам предстоит писать код на Java и придумывать, как повысить эффективность механик лояльности. Яндекс Плюс — это единая подписка на сервисы Яндекса, которая даёт доступ к музыке, фильмам, подкастам, книгам, играм, спортивному и другому контенту. Это большой экосистемный проект, где более 35 миллионов подписчиков каждый день используют разнообразные возможности во всех сервисах экосистемы: слушают «Мою волну» в Музыке, получают кешбэк в Такси, Еде, на Маркете и в других сервисах Яндекса, смотрят кино на Кинопоиске. Одно из фокусных направлений — развитие сценариев лояльности. Количество предложений для пользователей растёт каждый день, и необходимо построить системы оптимального управления этим оферингом, скидками и баллами Плюса. Механик лояльности довольно много, каждая их них должна быть оптимизирована и максимально эффективна без превышения расходов. При этом все механики должны работать в одном направлении, не противореча целям бизнеса. Обязанности Выдвижение гипотез и проведение экспериментов Вам предстоит предлагать новые гипотезы и тестировать их, чтобы с помощью ML-моделей повышать эффективность механик лояльности для наших подписчиков в экосистеме Яндекса. Написание продакшн-кода на Java Мы работаем с классическими методами ML, оборачиваем наши модели в сервисы на Java и выводим в продакшн. Вам предстоит писать надёжный и эффективный продакшн-код на Java. Требования * Понимаете принципы классического ML * Знаете традиционные алгоритмы и структуры данных * Хорошо знакомы с Python и SQL * Можете понятно продемонстрировать бизнесу результаты исследований, аргументированно отстаиваете свою точку зрения * Готовы отвечать за продакшн-модели в runtime Будет плюсом * Выводили ML-модели в продакшн * Разрабатывали на Java или C++ * Умеете решать задачи из области Causal Inference

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный QuQu — это внутренняя платформа для CRM-коммуникаций, позволяющая легко настраивать рассылки для выбранной аудитории с конкретными предложениями и запускать их по разным каналам. Ищем сотрудника в команду аналитики коммуникаций. Ждём, что вы хорошо знаете математику, A/B-тесты, SQL и желательно Python. QuQu — это внутренняя платформа для CRM-коммуникаций. Она позволяет легко настраивать рассылки для выбранной аудитории с конкретными предложениями, запускать их по разным каналам (пуш, СМС, инапп) и оценивать их эффективность. Мы ищем сотрудника в команду аналитики коммуникаций. Вы будете помогать команде CRM-маркетинга Яндекс Go в РФ придумывать и запускать сложные и эффективные коммуникационные механики, не превращаясь в источник спама Обязанности Сегментация аудитории Вам предстоит разработать общую сегментацию аудитории и сделать её доступной в сервисе коммуникаций и отчётах. Разработка инструментов и отчётов Вы будете создавать инструменты и отчёты, которые помогут команде маркетинга Яндекс Go находить эффективные и непокрытые коммуникациями сегменты, выбирать оптимальные каналы и планировать будущие отправки. Оптимизация маркетинговых коммуникаций Нужно будет локализовать проблемы с отправками, очистить каналы от бесполезных рассылок и помочь маркетологам разработать эффективную маркетинговую стратегию. **Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics ** Требования * Окончили вуз по технической или экономической специальности * Хорошо знаете математику и основы статистики * Умеете проводить и анализировать A/B-тесты * Знаете SQL на хорошем уровне * Использовали в работе хотя бы один язык программирования, предпочтительно Python * Не боитесь осваивать новые инструменты и технологии * Умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений * Понимаете, что любая аналитика должна быть привязана к бизнес-результатам

Workplace: Офис, Гибридный В секторе водительской эффективности Такси мы разрабатываем решения, которые оптимизируют работу водителей и улучшают опыт пассажиров. Ищем инженера со знанием C++ и распределённых систем. Вас ждут сложные и интересные задачи — от архитектурных до продуктовых — и реальные вызовы. Отдел эффективности решает задачи бизнеса за счёт технологий. Например, до тех пор, пока беспилотное такси не станет повсеместным, критичной для бизнеса будет минимизация простоев водителей для обработки растущего количества заказов. Внутри водительского направления сервисы распределены по группам, решающим разные задачи: * Представьте, что водитель закончил поездку на севере города и решил поехать домой, на юг. Сервисы группы проводника помогут ему найти заказ по пути. У нас реализован собственный алгоритм назначения заказов, который позволяет подбирать заказ для водителя в зависимости от его планов и других обстоятельств. * Нужно, чтобы в определённое время водители ехали в зоны высокого спроса заранее? Бизнес запускается в новом городе, хочется привлечь первых водителей и обеспечить им стабильный доход? Разработкой сервисов для финансовой мотивации водителей занимается группа бонусов . Например, мы гарантируем повышенный коэффициент в области и навигируем туда исполнителей в реальном времени. Или подсчитываем время на линии для выплаты бонусов. * Группа инфраструктуры занимается разработкой сервисов, которые управляют потоками данных в масштабах всего Такси и за его пределами. А ещё создаёт сервисы взаимодействия с водителями, реализующие, например, распределённые транзакции с помощью паттерна Saga. Мы уделяем пристальное внимание проработке архитектуры. Многие механики работают в реальном времени с требованиями по минимальной реакции на события. В ведении сектора находятся более 30 микросервисов, которые обрабатывают несколько сотен тысяч сообщений в секунду, поэтому мы тщательно прорабатываем: * API и межсервисное взаимодействие * Выбор подходящей БД * Взаимодействие с брокерами сообщений и очередями задач * Точки отказа, мониторинги и рубильники на случай проблем Наши технологии: * Сервисы преимущественно на C++20 (асинхронный фреймворк userver ) и Python 3 * Базы данных: PostgreSQL, Redis, MongoDB, YDB * Брокеры сообщений ( Logbroker ) Разработчики в Такси и эффективности часто выступают на конференциях, про наши продукты снимают видео: * Парадоксы трейд-оффа «Скорость — качество» * Как мы переписали «жадный» алгоритм назначения * Режимы «Домой», «По делам» и «Мой район»: как они работают Обязанности Запуск экспериментов, A/B-тестов Проработкой решений эффективности бизнеса занимаются аналитики. Когда они приходят с новыми идеями, наша задача — грамотно подготовить техническую составляющую эксперимента. С одной стороны, она должна подразумевать минимальные изменения, так как идея ещё не окончательная, с другой стороны, не должны пострадать качество продукта и другие параметры. Реализация новых механик Мы стараемся делать наши сервисы платформенными и переиспользуемыми, однако внедрение новых механик может потребовать значительных доработок существующих сервисов или даже создания новых. Вам предстоит решать классические для распределённых систем проблемы гонок данных, оптимизаций миллисекунд и грамотной работы с БД. Архитектурные изменения сервисов Такси — крупная, но достаточно гибкая инфраструктура, состоящая из более чем 800 микросервисов. Кроме того, решения эффективности часто используются другими бизнесами в рамках Екома и Райдтеха. Поэтому, чтобы повысить надёжность и доступность наших сервисов, мы активно внедряем новые технологии и архитектурные решения. Например, именно в отделе эффективности начинались внедрение доменной модели ( DOMA ) и переход на событийную модель (event sourcing). Требования * Пишете на C++ или готовы на него перейти * Имеете опыт разработки распределённых систем * Знакомы с реляционными базами данных

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный Яндекс Смена — сервис, который помогает людям находить подработку, а компаниям закрывать дефицит кадров. Ищем разработчика бэкенда. Вы будете делать продукт, через который проходит каждый пользователь от первого захода в приложение до выхода на смену. Яндекс Смена — сервис, который помогает людям в поиске подработки, а компаниям — закрыть дефицит кадров: например, найти комплектовщиков, грузчиков, сортировщиков. Мы связываем тех, кто хочет подработать на гибком графике, с бизнесом, которому срочно требуются сотрудники. Сервис активно растёт: мы уже представлены в десятках городов, сотрудничаем с крупными ритейлерами, и объёмы работ продолжают увеличиваться. Сейчас особенно интересный этап — мы переходим из стартапа в большой бизнес и строим для него платформу. Обязанности Платформа исполнителей Вы будете создавать продукт, который сопровождает каждого пользователя — от первого захода в маркетплейс до выхода на смену. Задача — построить самую большую и сильную платформу исполнителей: ведь без людей на сменах не будет и бизнеса. Рынок подработки и линейного персонала очень конкурентный, и только такая платформа поможет стать лидером. Вам предстоит проработать витрину смен, чтобы пользователи быстро находили подходящую работу, настроить механики подбора и отображения: ранжирование, фильтры, персональные предложения — они повысят конверсию. Вы будете реализовывать систему динамических надбавок для баланса спроса и предложения, а также выстраивать воронку привлечения — от первого захода в приложение до подтверждённой смены. Каждый шаг в воронке напрямую влияет на выручку. Разбиение монолита Сейчас ядро системы написано на Python и представляет собой монолит, из-за чего мы сталкиваемся с серьёзными ограничениями. Чтобы построить большой бизнес, нужно разбить монолит на микросервисы с чёткими границами. Вы будете решать, как это сделать, и выстраивать архитектуру, рассчитанную на масштаб. AI-native-разработка Вы будете внедрять подход, при котором агенты полностью реализуют и запускают некритичные фичи «под ключ». Для этого нужно подготовить инженерный контекст, изменить процесс разработки и обеспечить агенту самостоятельный путь от задачи в Трекере до продакшена с минимальным участием человека. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend Требования * Уверенно используете AI-инструменты в разработке * Способны брать на себя ответственность за результат — от обсуждения задачи до выбора решений и их реализации Будет плюсом * Работали над внедрением AI-ассистентов и агентов в процесс разработки * Знаете Go/Python

Workplace: Офис Мы ищем аналитика, который возьмёт на себя развитие алгоритмов управления зарядной инфраструктурой: от анализа данных до решений, влияющих на работу тысяч станций и водителей. Обещаем экстремальную ответственность, быстрый темп и задачи, напрямую влияющие на реальный мир. Миссия Электро — делать жизнь людей лучше за счёт электрических технологий. Для этого мы разрабатываем, производим, собираем, устанавливаем и обслуживаем электрический транспорт, зарядную инфраструктуру и системы хранения электроэнергии. Мы контролируем всю цепочку: от идеи и требований до железа, софта и ежедневной эксплуатации. Создаём решения для миллионов пользователей, бизнеса и городской инфраструктуры. Вы будете развивать алгоритмы работы с розничным пространством Яндекса: как устроена экономика квадратного метра, где и за счёт каких слоёв экосистемы рождается прибыль и как геометрия зала превращается в трафик и LTV. Это работа на стыке данных, физики и продуктовых решений. Ждём, что вы готовы работать автономно и полностью отвечать за результат — от гипотезы до внедрения и эффекта в продакшене. Обязанности Экономика пространства Вам предстоит проектировать и считать профиль прибыли зала: атрибутировать валовую прибыль по зонам с учётом экосистемных слоёв (подписки, F&I, данные), строить «скайлайн» GP/м2 и разбирать эффективность пространства через долю пола по стратегическим ролям. Вы будете определять, сколько площади отдать под якорь трафика, а сколько высвободить под высокомаржинальные зоны без запаса, и обосновывать каждый процент перераспределения с помощью цифр. Геоаналитика и прогнозирование спроса Вы построите модель прогнозируемости спроса по категориям на покрытии сигналов Яндекса с учётом катчмента и эластичности по расстоянию. Задача — точно определять, на каком масштабе прогноз работает для каждой категории (от пары кварталов для кофеен до региона для авто), видеть реальные границы точности за долями сервисов и проверять оценки на исторических данных, а не выдавать красивые, но непроверенные цифры. Оптимизация пользовательского пути Силовая тропа (forced path) — пока красивая гипотеза. Вам предстоит управлять дилерским пространством на основе данных: построить оптимальную логику маршрута, проверить её на живом трафике и понять, где attach-механика ломается о реальное поведение. Вы станете отвечать за точность результата: заменять проектные допущения реальными замерами и определять границы достоверности. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Обладаете сильной базой в математической статистике, применяли её на практике * Владеете Python и SQL * Умеете читать и применять научные статьи и техническую литературу на английском * Способны видеть за данными физический смысл процессов и находить причинно-следственные связи * Умеете работать при неопределённости, формализовать задачи и доводить их до результата * Аргументированно отстаиваете свою позицию и эффективно взаимодействуете с разработкой, продуктом и бизнесом * Понимаете, как аналитика связана с бизнес-результатами, готовы отвечать за внедрение решений * Экстремально ответственны за личный и командный результат * Готовы брать на себя сложные вызовы и быстро учиться * Открыты к честной обратной связи, быстро адаптируетесь * Умеете работать при жёстких сроках и конкурирующих приоритетах * Готовы работать в режиме высокой доступности сервиса (при необходимости — вне стандартного графика) * Готовы работать «в поле»: тестировать и запускать решения в лабораториях, на производстве и в реальной эксплуатации

Location: Москва Workplace: Офис, Гибридный Яндекс Лавка — сервис доставки продуктов и готовой еды из дарксторов. Ищем аналитика, который поможет нам развивать качество курьерской логистики и улучшать опыт пользователей. Откликайтесь, если работали в аналитике или логистике (SQL, Python, A/B-тесты) и умеете автоматизировать процессы. В команду Яндекс Лавки ищем аналитика, который поможет нам развивать качество курьерской логистики и улучшать пользовательский опыт. Вам предстоит искать способы повысить качество сервиса — в том числе с помощью новых логистических механик, персонализации и улучшения взаимодействия пользователя с продуктом. Вы будете анализировать пользовательские паттерны, выявлять узкие места в сервисе и предлагать проекты, которые улучшат экономику и клиентский опыт. Если вам нравятся эксперименты, работа с большими данными и возможность напрямую влиять на бизнес — будем рады познакомиться. Обязанности Стратегия качества сервиса Вы будете создавать и тестировать новые промо- и логистические механики для пользователей и курьеров: персонализировать сервисы, учитывать паттерны поведения пользователей и помогать формировать стратегию качества сервиса. Эксперименты и аналитика Вам предстоит проводить A/B‑тесты и другие эксперименты, оценивать эффективность промо‑ и логистических механик, разрабатывать систему метрик, чтобы анализировать, как качество сервиса влияет на ключевые бизнес‑показатели, и измерять эффект от внедряемых изменений. Анализ метрик Вы будете повышать эффективность курьерской логистики и качество сервиса Лавки: искать точки роста, предлагать инициативы и улучшать юнит‑экономику за счёт оптимизации доходов и затрат компании. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Работали в аналитике (SQL, Python, A/B-тесты) * Работали с данными: статистика, ML‑модели (желательно) * Работали в продуктовой аналитике или логистике * Умеете работать с большими объёмами данных и автоматизировать процессы

Workplace: Офис Мы — команда аналитики рекламной платформы Яндекс Еды. Для нас реклама — это и монетизация сервиса, и инструмент роста для наших партнёров: магазинов, ресторанов, производителей товаров. Сейчас мы ищем сильного аналитика в направление медийной рекламы. Мы — команда аналитики рекламной платформы Яндекс Еды. Для нас реклама — это и монетизация сервиса, и инструмент роста для наших партнёров: магазинов, ресторанов, производителей товаров. Платформа работает с двумя сторонами: миллионами пользователей и десятками тысяч партнёров. И она должна быть одновременно полезной для пользователей, выгодной для партнёров и прибыльной для сервиса. Аналитика рекламы — одна из самых интересных областей. Мы решаем задачи на стыке продукта, экономики и алгоритмов. А ещё работа аналитика меняется на глазах: AI входит и в продукты, которые мы создаём для партнёров и пользователей, и в инструменты самого аналитика. Рутину вроде запросов, витрин и первичного разбора мы всё активнее перекладываем на AI-агентов. Поэтому работа аналитика всё меньше связана с механикой и всё больше — с умением задавать правильные вопросы, принимать продуктовые решения и делать то, что модель не сделает. Мы ищем сильного аналитика в направление медийной рекламы. Это всё, что работает на охват, узнаваемость и долгосрочный спрос: различные баннеры, видеоформаты, попапы. В отличие от перформанс-сегментов, здесь речь идёт не столько об инкрементальных эффектах в моменте, сколько о месте бренда в голове пользователя. Основная сложность — найти баланс между тремя ограничениями: сколько инвентаря у нас есть, сколько рекламы готов видеть пользователь и какой план по выручке стоит у бизнеса. Вам предстоит развивать ёмкость и утилизацию инвентаря, коммуникационную политику для разных форматов и методологию замера долгосрочных эффектов рекламы. Обязанности Управление ёмкостью медийного инвентаря и ростом его утилизации Медийный инвентарь — конечный и довольно дорогой ресурс. Каждый показ рекламного баннера на главной или видео в выдаче занимает место, которое мы могли бы отдать чему-то другому. Вам предстоит прогнозировать ёмкость по форматам, плейсментам и сегментам аудитории, искать недоутилизированные слоты и обеспечивать рост заполняемости. Цель — превращать каждый процент роста утилизации в реальные деньги для бизнеса. Формирование коммуникационной политики для разных форматов Максимально эффективные рекламные форматы часто сильно нагружают пользователя. Вам предстоит на основе данных определять, сколько раз в день, в неделю и в каких контекстах стоит показывать медийную рекламу, не утомляя пользователя и не влияя на возвращаемость. Это работа на стыке продукта, рекламы и пользовательского опыта — и одна из самых обсуждаемых тем внутри направления. Влияние на продукт и измерение эффекта медийной рекламы Медийный инвентарь — не данность, его можно проектировать: запускать новые форматы, плейсменты, способы интеграции с контентом. При этом медийная реклама работает на долгосрочные эффекты: brand lift, рост спроса, узнаваемость. Классические A/B-тесты здесь часто бессильны. Вам предстоит участвовать в запуске новых форматов и оценивать их потенциал ещё до выкатки. Нужно будет развивать методологию замера эффекта — от исследований brand lift до квазиэкспериментальных подходов, чтобы показать бизнесу и рекламодателю работоспособность инструмента и эффекты за пределами прямых конверсий. Аналитика для рекламодателей и бизнеса Рекламодатели хотят понимать, что они получили за свои деньги: охват, частоту, brand lift. А бизнесу важно видеть, как растёт медийный сегмент. Вам предстоит развивать систему метрик и отчётности по итогам кампаний, автоматизировать рутину и строить дашборды, которые помогают принимать максимально качественные решения. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Имеете опыт в аналитике данных от двух лет * Отлично владеете SQL и Python для анализа и автоматизации * Знаете математическую статистику и умеете проводить A/B-тесты, в том числе понимаете, что делать, когда классический подход неприменим * Видите за цифрами физический смысл и умеете находить причины явлений, а не только их следствия * Активно пользуетесь LLM-инструментами в работе — не как «модной игрушкой», а чтобы быстрее писать код, разбирать данные и избавляться от рутины * Аргументированно и доступно отстаиваете свою точку зрения и слышите чужую * Ладите с людьми, можете напрямую взаимодействовать с командой бизнеса и продвигать принятие решений на основе данных Будет плюсом * Работали в медийной, рекламной или маркетинговой аналитике

Workplace: Офис, Гибридный Команда аналитики роста работает над тем, чтобы пользователи Яндекс Еды были довольны и оставались с нами. Мы ищем аналитика промоэффективности. Вы будете улучшать промомеханики, проводить эксперименты (более 100 A/B‑тестов в год) и воплощать свои идеи — от задумки до запуска. Промо — один из ключевых инструментов роста Яндекс Еды. По нашей оценке, каждый десятый заказ сервиса делают благодаря промомеханикам. Мы не только оцениваем, насколько эффективны уже существующие решения, но и ищем новые способы, чтобы сделать промо полезнее для пользователей, партнёров и бизнеса. Обязанности Развитие стратегии работы с промомеханиками Вы будете искать точки роста, составлять план развития и вместе с продуктовой командой решать, какие изменения запускать. Например, можно работать со скидками на блюда и механиками геймификации. При этом аналитик самостоятельно управляет своей зоной и помогает определить её дальнейшее развитие. Эксперименты и исследования Вы будете участвовать в проведении более 100 A/B‑тестов в год. Аналитики вовлечены во все этапы работы: от поиска гипотез и разработки дизайна эксперимента до анализа результатов и внедрения успешных решений. Аналитические инструменты для бизнеса Вы будете связующим звеном между данными и бизнесом: станете развивать отчётность, автоматизировать оценку промо и помогать командам быстрее принимать решения на основе данных. Вам предстоит активно взаимодействовать со смежными командами: важно уметь соотносить результаты исследований с продуктовыми и бизнес‑задачами. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Имеете релевантный опыт в области анализа данных * Видите бизнес-смысл за цифрами * Хорошо знаете математику и основы статистики * Владеете SQL и Python * Проводили A/B‑тесты полного цикла * Умеете понятно представлять и объяснять результаты исследований * Генерируете идеи, стремитесь влиять на бизнес Узнайте про разработку Городских сервисов Яндекса на [dev.go.yandex](http://dev.go.yandex/?utm\_source=yandex\_jobs&utm\_medium=social&utm\_content=1&utm\_campaign=vacancies)

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный Мы разрабатываем алгоритмы определения стоимости поездок на такси, чтобы водители получали выгодные предложения, а пассажиры не переплачивали. Ищем аналитика, который поможет нам повысить прозрачность ценообразования. Платформа Яндекс Такси каждый день соединяет миллионы водителей и пассажиров в разных странах. Для того чтобы рынки Такси развивались, а число поездок в системе увеличивалось, мы решаем много сложных технологических задач. Одной из важнейших является определение стоимости поездки на такси. У каждой из них много уникальных особенностей, и важно учесть их все, чтобы получившаяся цена устроила как пассажира, так и водителя. В нашей команде мы разрабатываем механики ценообразования — это технологии, которые позволяют для каждой поездки рассчитать справедливую стоимость и объяснить её. Обязанности Прозрачное ценообразование для пользователей На стоимость поездки в такси оказывает влияние множество факторов (пробки, баланс маркетплейса, количество доступных машин поблизости). Вам предстоит придумать, как разбить цену на компоненты, чтобы сделать ценообразование понятным и прозрачным для пользователя. Развитие инструментов увеличения доли фиксированной цены на зарубежных рынках Яндекс Такси постепенно расширяет географию своего присутствия. В новых локациях по разным причинам могут быть проблемы с указанием точки назначения. Не всегда мы можем исправить причины такой ситуации. В этих случаях мы используем интервальные цены, чтобы гарантировать справедливость стоимости поездки. Вам предстоит улучшать текущие алгоритмы формирования интервальных цен и придумывать новые. Развитие ценообразования в зависимости от направления поездки в пригороде Такси можно заказать в местах с разной плотностью заказов (как в городе, так и за его пределами). Чем сильнее заказ уводит водителя от города, тем ниже вероятность вернуться с другим заказом в город. Вам придётся придумывать алгоритмы ценообразования в зависимости от направления движения для компенсации пробега без заказа в город. Требования * Хороши в математической статистике, применяли её на практике * Владеете Python и SQL * Умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений * Можете работать при неопределённости, структурировать и формализовать задачи * Аргументированно и понятно отстаиваете собственную точку зрения и слышите чужие * Готовы общаться с разработкой, менеджерами продукта и развития бизнеса, сможете работать с ними слаженно

Location: Москва Workplace: Офис, Гибридный Яндекс Еда — сервис с миллионами пользователей и десятками тысяч партнёров. Нам нужен сильный аналитик направления G-Perf. Приходите развивать аукцион для выбора товарных показов, методологию измерения влияния рекламы на продажи SKU и инструменты, с помощью которых бренды планируют свои бюджеты. Мы — команда аналитики рекламной платформы Яндекс Еды. Для нас реклама — это и монетизация сервиса, и инструмент роста для наших партнёров: магазинов, ресторанов, производителей товаров. Платформа работает с миллионами пользователей и десятками тысяч партнёров и должна быть полезной для пользователя, выгодной для партнёра и прибыльной для сервиса. Аналитика рекламы — одно из самых интересных направлений для работы. Наши задачи находятся на стыке продукта, экономики и алгоритмов. Работа аналитика постоянно меняется: AI внедряется и в продукты для партнёров и пользователей, и в инструменты самого аналитика. Мы всё активнее поручаем AI-агентам рутинные задачи: запросы, витрины, первичный разбор данных. Поэтому работа аналитика теперь больше связана с умением задавать правильные вопросы, принимать продуктовые решения и делать то, что модель не сможет сделать за него. Мы ищем сильного аналитика в направление G-Perf — рекламы товаров и производителей внутри магазинов Яндекс Еды. Рекламодатели здесь — производители (бренды CPG), которые продвигают конкретные товары в момент покупки. Вам предстоит развивать аукцион для выбора товарных показов, методологию измерения воздействия рекламы на продажи SKU и инструменты планирования бюджетов для брендов. Так вы будете влиять на монетизацию ритейл-каталога одного из крупнейших фудтех-сервисов в стране. Обязанности Развитие алгоритмов рекламного аукциона Аукцион — основа G-Perf, которую мы сейчас активно закладываем. Каждую секунду алгоритм аукциона определяет, какой товар показать пользователю на полке, в подборке или выдаче и за какую цену. Вы будете искать инсайты в данных, генерировать гипотезы и улучшать механику аукциона и ранжирования. Цель — чтобы пользователь видел релевантные товары, бренд получал продажи, а сервис рос по выручке. Вы будете разрабатывать дизайн экспериментов, разбираться в их результатах и продвигать запуск новых функций. Измерение эффекта рекламы Классические A/B-тесты в товарной рекламе не всегда работают: эффекты проявляются долго, между SKU и рекламными инструментами есть каннибализация, а подходящие выборки невелики. Вы будете развивать методологию измерения инкрементального эффекта — от глобального контроля до квазиэкспериментальных подходов — и убедительно показывать брендам, какой вклад реклама вносит в продажи конкретного товара поверх органических. Прогнозирование продаж Прежде чем продать рекламу бренду, нужно понять, сколько показов и продаж мы сможем ему принести — по категории, конкретному SKU и в нужном городе. Вы будете развивать модели прогнозирования ёмкости и эффективности кампаний. На них опираются менеджеры по продажам и рекламодатели при планировании бюджетов. Чем точнее модель, тем выше доверие к платформе и LTV рекламодателя. Аналитика для партнёров и бизнеса Бренды хотят понимать, за что платят, а бизнесу важно видеть рост платформы. Вы будете развивать систему метрик и отчётности по итогам рекламных запусков, автоматизировать рутину и создавать дашборды для принятия качественных решений. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Работали в аналитике данных не менее двух лет * Отлично владеете SQL и пишете на Python для анализа и автоматизации * Знаете матстатистику и умеете проводить A/B-тесты, в том числе понимаете, что делать, когда классический подход неприменим * Видите за цифрами физический смысл и умеете находить причины явлений, а не только их следствия * Активно пользуетесь LLM-инструментами в работе, чтобы быстрее писать код, разбирать данные и минимизировать рутинные операции * Аргументированно и понятно излагаете свою точку зрения и слышите чужое мнение * Ладите с людьми, можете напрямую взаимодействовать с командой бизнеса и продвигаете принятие решений на основе данных Будет плюсом * Работали в рекламной или маркетинговой аналитике, особенно в retail media или e-grocery

Location: Москва Workplace: Офис, Гибридный «Помощь рядом» — благотворительный фонд Яндекса. Мы ищем маркетолога, который будет придумывать способы рассказывать о благотворительности так, чтобы людям хотелось в ней участвовать, и следить за эффективностью этих способов. Отлично, если вы умеете вдохновлять коллег на совместные проекты. «Помощь рядом» — благотворительный фонд Яндекса. Команда маркетинга ставит перед собой задачу вовлекать миллионы людей в благотворительность — с помощью механик внутри сервисов Яндекса, спецпроектов и кампаний. Мы ищем маркетолога, который сможет одновременно работать со смыслами и цифрами: придумывать способы рассказывать о благотворительности так, чтобы людям хотелось в ней участвовать, и следить за эффективностью этих способов. Обязанности Бренд и коммуникационная стратегия Вы будете формировать голос направления: определять, о чём и каким тоном говорит компания в кампаниях, регулярных коммуникациях и отчётах. Ваша задача — создавать такие тон и смыслы, которые вовлекают аудиторию и удерживают её внимание. Фандрайзинговые механики Вы будете упаковывать активности в работающие механики: придумывать концепции, доводить их до запуска и следить за результатами. Ваша задача — превращать донаты в пользу фонда в увлекательные истории, в которых людям захочется участвовать. Интеграция с сервисами Яндекса Вы будете искать, где фонд представлен в экосистеме Яндекса, налаживать партнёрство с командами сервисов, разбираться в интересах Лавки, Кинопоиска, Такси и предлагать настолько привлекательные механики, что от них будет сложно отказаться. Метрики и эффективность Вы будете работать с чёткими KPI: деньгами и новыми пользователями. Вам нужно детально изучить работу каждого канала: проанализировать воронку, оценить конверсии и LTV, выявить узкие места и понять, что оптимизировать. Основные каналы — CRM, перформанс и продуктовые интеграции. Требования * Имеете опыт работы в маркетинге не менее четырёх лет (бренд-, партнёрский или продуктовый маркетинг) * Умеете придумывать маркетинговые механики и спецпроекты и доводить их до результата * Понимаете, как устроен IT‑продукт * Умеете выстраивать партнёрства и вдохновлять коллег на совместные проекты * Разбираетесь в маркетинговых и бизнес‑метриках: понимаете, какие инструменты на них влияют и как * Мыслите системно и видите весь ландшафт возможностей, не ограничиваетесь проторёнными путями — находите точки роста, до которых ещё не добирались * Интересуетесь AI‑инструментами и ищете, как применять их в работе * Готовы работать hands‑on: команда небольшая, зона ответственности — широкая Больше о том, как мы внедряем технологии в креатив, — в канале [Yandex for TechnoCreative](https://t.me/Yandex4TechnoCreative)

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный Яндекс 360 — платформа для совместной работы. Мы ищем аналитика данных в команду Яндекс 360 для бизнеса. Вам предстоит исследовать поведение пользователей, строить систему метрик, проектировать A/B-тесты, прогнозировать эффект изменений и помогать выбирать наиболее эффективные решения. Яндекс 360 — виртуальный рабочий офис, платформа для совместной работы. Экосистема включает Диск, Почту, Документы, Календарь, Телемост и другие сервисы с общей многомиллионной аудиторией. Мы делаем продукты для пользователей и организаций, постоянно повышаем качество и производительность и при этом успеваем экспериментировать с новыми технологиями, чтобы наши приложения стали ещё более удобными и полезными. Мы ищем аналитика данных в команду Яндекс 360 для бизнеса — подписочного B2B-продукта для малого и среднего бизнеса. Наше направление активно растёт, поэтому аналитика здесь напрямую влияет на развитие продукта, удержание пользователей, монетизацию и ключевые бизнес-процессы. Мы ищем человека, который хочет не только анализировать данные, но и влиять на продукт, бизнес-процессы и подходы к аналитике внутри направления. Обязанности Поиск точек роста для бизнеса Вам предстоит исследовать поведение пользователей, искать инсайты, формулировать гипотезы и помогать команде находить решения, которые действительно влияют на ключевые метрики подписки. Оценка эффективности проектов В направлении одновременно запускается множество инициатив — от продуктовых изменений до маркетинговых механик. Важно понимать, какие из них работают, почему это происходит и какой результат они приносят бизнесу. Вы будете оценивать результаты проектов, строить систему метрик и помогать команде принимать решения на основе данных. A/B-тестирование Проверка гипотез — важная часть нашей работы. Вам предстоит проектировать A/B-тесты, сопровождать их проведение, анализировать результаты и помогать команде внедрять изменения, которые подтверждаются данными. Экономика продуктов и инициатив Мы ожидаем, что аналитик сможет смотреть на задачи через влияние на бизнес. Вы будете рассчитывать экономику проектов, прогнозировать эффект изменений, оценивать их окупаемость и помогать выбирать наиболее эффективные решения. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Активно применяете SQL для решения рабочих задач * Имеете опыт дизайна и обработки результатов A/B-тестов * Работали с DataLens, Tableau, Qlik, Power BI или любым другим BI-инструментом, а также готовы быстро освоить BI-систему DataLens, если не знакомы с ней * Можете общаться с внутренними заказчиками, определять их потребности в аналитике и отчётности * Ищете ответы на вопросы бизнеса, а не просто строите графики и считаете статзначимость * Умеете обоснованно говорить «нет» и можете предложить заказчику альтернативное решение * Готовы учиться, осваивать новые технологии и предметные области Будет плюсом * Хорошо знаете Python и применяли его для анализа данных, владеете pandas, NumPy, Matplotlib, Stats, Prophet и т. д.

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный Яндекс Практикум помогает людям развивать карьеру: осваивать новые профессии, изучать английский язык и пользоваться ИИ-инструментами. Ищем старшего аналитика данных, которому предстоит самостоятельно решать сложные задачи на стыке маркетинга, продукта и продаж. Яндекс Практикум помогает людям развивать карьеру: осваивать новые профессии, изучать английский язык и пользоваться ИИ-инструментами. Мы развиваем образовательные сервисы — курсы по обучению профессиям с нуля и с опытом, «Луми», «Английский», «Грейд» и другие продукты. Команда аналитики привлечения способствует росту бизнеса: ищет точки роста в маркетинговых каналах, продуктовых механиках и продажах, проверяет гипотезы и оценивает, как изменения влияют на результаты. Мы активно экспериментируем, автоматизируем процессы и прямо влияем на выручку сервисов. Ищем старшего аналитика данных, которому предстоит самостоятельно решать сложные задачи на стыке маркетинга, продукта и продаж. Обязанности Оценка эффективности привлечения Вы будете анализировать путь пользователя — от первого контакта с Практикумом до покупки. Нужно оценивать, насколько эффективны каналы привлечения, скидки, ценовые механики и коммуникации. Вам предстоит находить зоны роста, выдвигать гипотезы и предлагать решения, которые помогут увеличить выручку. Эксперименты в продуктах Вам предстоит вместе с командами сервисов, маркетинга и прямых продаж прорабатывать и запускать эксперименты: определять, каких показателей нужно достичь; оценивать, какой эффект может дать изменение; анализировать итоги и помогать решать, стоит ли внедрять изменения дальше. Стандарты аналитической работы Вы будете вместе с командой развивать общие подходы к работе с данными: создавать ИИ-скилы и инструменты, которые можно использовать повторно, автоматизировать рутинные задачи, описывать лучшие практики и помогать коллегам применять их в новых задачах. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend Требования * Работали в маркетинговой, продуктовой или коммерческой аналитике: занимались привлечением, ценообразованием, воронками продаж, CRM-коммуникациями или смежными задачами * Владеете SQL и умеете писать сложные запросы * Знаете Python для анализа данных: можете обрабатывать данные, проверять гипотезы и создавать воспроизводимые расчёты * Хорошо понимаете статистику: умеете проектировать и проводить A/B-тесты, интерпретировать результаты и оценивать эффект изменений * Используете ИИ-инструменты в работе с данными и кодом: можете применять их для автоматизации и критически проверять результат * Умеете понятно объяснять результаты анализа нетехническим заказчикам * Хотите развиваться в экспертном треке: самостоятельно вести аналитические проекты и влиять на решения бизнеса Будет плюсом * Работали с BI-инструментами и создавали отчётность для бизнес-пользователей * Оценивали инкрементальный эффект маркетинговых каналов или механик продаж * Создавали внутренние инструменты, скилы, библиотеки или автоматизации для аналитиков * Имеете опыт работы с LLM, агентами или другими ИИ-инструментами для решения аналитических задач