Коммерческий (продуктовый) аналитик в Яндекс Недвижимость

Яндекс Недвижимость — один из крупнейших классифайдов в России для покупки, продажи и аренды жилья. Наша команда продуктовой аналитики отвечает за все данные сервиса: от исследования паттернов поиска квартир до разработки схем монетизации и работы с нашими партнёрами-застройщиками.

Мы ищем начинающего аналитика, который сфокусируется на задачах в B2B-сегменте. Вам предстоит работать на стыке продукта и коммерции, напрямую влияя на бизнес-показатели и помогая нашим ключевым партнёрам расти вместе с нами.

Какие задачи вас ждут

Анализировать эффективность B2B-партнёров
Вам предстоит погружаться в данные, исследовать ключевые бизнес-показатели и успешность застройщиков на нашей платформе, чтобы понимать, что влияет на их результаты и как мы можем помочь им расти.

Искать точки роста бизнеса
Вы будете находить возможности для увеличения выручки в B2B-сегменте, валидировать гипотезы с помощью данных и предлагать конкретные решения для коммерческой и продуктовой команд. Это работа, результат которой напрямую виден в деньгах.

Поддерживать коммуникации с клиентами с помощью данных
Вы будете готовить аналитические выкладки и понятные отчёты, которые помогут менеджерам по продажам и аккаунт-менеджерам выстраивать прозрачный и основанный на цифрах диалог с нашими B2B-клиентами.

Проводить ad-hoc-исследования
К вам будут приходить с вопросами из разных отделов — от маркетинга до разработки. Нужно будет быстро погружаться в проблему, находить необходимые данные и проверять продуктовые и бизнес-гипотезы.

Мы ждем, что вы

• Уверенно владеете SQL и умеете писать сложные запросы
• Обладаете хорошими коммуникативными навыками и можете понятно излагать результаты анализа нетехническим заказчикам
• Получили высшее техническое, экономическое или математическое образование либо учитесь на последних курсах

Будет плюсом, если вы

• Работали в e-commerce, классифайдах или B2B-продуктах
• Знакомы с аналитическими инструментами Яндекса, например ClickHouse, YTsaurus
• На базовом уровне знаете Python (Pandas, NumPy) для анализа данных
• Умеете работать с системами визуализации данных, например Tableau, Power BI, DataLens
• Понимаете основы статистики и теории вероятностей
• Проводили и анализировали A/B-тесты