Команда Buyers Experience отвечает за привлечение и возвращение пользователей в продукт, а также за активацию в совершение целевых действий и рост лояльности. Наш основной фокус – помочь нашим С-пользователям решить любую задачу, связанную с поиском жилья, и получить удовольствие от этого.

О продукте

Но нам важно не только помочь найти жилье, но и так настроить поисковый и рекомендательный движок, чтобы направлять внимание пользователей на разные продукты, категории, сервисы, максимизируя таким образов влияние на метрики. Для задач управления вниманием пользователя мы создали команду “Search and Recomendations”, в которую открыли поиск на роль продуктового аналитика.

Стек

SQL, Python, Hadoop, FineBI, своя ячейка в JupiterHub

Процессы

‍

Чтобы выбирать самые перспективные гипотезы и дешево их проверять, мы постоянно улучшаем процессы. У нас есть дискавери грумминг, на котором продакты, аналитики и дизайнеры обсуждают и приоритизируют идеи общим голосованием. Так каждый в команде может влиять на наши фокусы. После выбора лучших идей работаем по double diamond - сначала валидируем проблему, потом решение, чтобы снять как можно больше рисков до старта разработки.

Задачи, которые нужно будет решать

— Проведение исследований зависимости ключевых метрик компании (выручка, EBITDA) от настроек поискового и рекомендательного движка

— Анализ и запуск A/B тестов

— создание системы метрик и контроль качества данных для их расчета;

— проектирование и разработка отчетов и дашбордов;

— проведение исследований данных и определение ключевых драйверов роста метрик;

‍

Наш будущий коллега

— Имеет высшее образование: естественно - научное, техническое или экономическое. Приоритет: МГУ (Мехмат, ВМК, физфак, эконом), МГТУ, РЭШ, МФТИ, ВШЭ(эконом, миэф, фкн, матфак), СПБГУ, НГУ (мехмат, физфак, эконом); Среди дополнительного образования ценим: Курсы карпова (Karpov.courses), Яндекс практикум, GoPractice, EXPF (Экспериментфест), курсы ODS;

— имеет опыт в продуктовой аналитике от 2-х лет (b- и c-пользователей);

— Умеет в SQL - продвинутый уровень (подзапросы/оконные функции/сложные джоины);

— Уверено в Python (pandas/numpy/scipy/statsmodels/matplotlib/seaborn/plotly);

— Умеет применять статистические методы для дизайна и оценки A/B тестов (стат.критерии / увеличение чувствительности метрик);

— Умеет оценивать результаты запуска без A/B (методы синтетического контроля);

— Умеет использовать статистику и математическое моделирование для глубокого исследования данных;

— Имеет развитое структурное и системное мышление;

— Имеет развитое бизнес-мышление.

‍

Что мы предлагаем

— Удаленную работу (если хочется, можно приходить в офис в Москве, Санкт-Петербурге). В офисе — кухни, оборудованные всем необходимым, где всегда доступно много разнообразной еды, снеки, фрукты, кофе и чай. Тихие комнаты, где можно сосредоточиться над задачей или просто отдохнуть в тишине, массажное кресло и массажный шлем, «мягкая зона» с Play Station;

— Рост и развитие: в первые месяцы у каждого сотрудника есть наставник, после появляется личный план развития и возможность прокачивать soft/ hard skills на практике, обучении, конференциях;

— Плюшки: ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис туриста), ежегодная компенсация спорта, 5 day off в год, помимо основного отпуска.

‍

Этапы интервью

— Общее знакомство по телефону с рекрутером минут на 15-20

— Две технические секции по часу: лайфкодинг Python, SQL и продуктовый кейс с а/b.

— Финал совместно с HR BP. Для нас очень важно взять в команду человека, с котором мы будем сходиться в ценностях. Не готовы здесь уступать даже в случае кандидатов с подходящими навыками и опытом.

— И, наконец, оффер!