Аналитик эффективности бизнеса в Плюс Фантех
Плюс Фантех — это единая подписка на сервисы Яндекса, которая даёт доступ к музыке, фильмам, подкастам, книгам, играм, спортивному и другому контенту. Мы ищем аналитика, который будет помогать развивать это направление.Бизнес-аналитика подписок и отчётность
Вы будете вместе с командой бизнеса строить прогнозные модели по ключевым метрикам направления и оцифровывать ожидания от новых инициатив. Важная часть работы — план-факторный анализ: разбираться, почему фактические показатели отличаются от запланированных, находить причины отклонений, определять проблемные зоны и помогать бизнесу быстрее принимать решения. Вам также предстоит развивать отчётность по подпискам: поддерживать дашборды, описывать логику метрик и следить, чтобы показатели были согласованы между командами и одинаково понимались бизнесом. Развитие данных и логики дата-продуктов
Скорость и качество бизнес-решений напрямую зависят от того, насколько точны, понятны и полезны данные. В подписках это особенно важно: появляются новые продукты и механики, меняется бизнес-логика, а вместе с ней — правила расчёта метрик и требования к данным. Вы будете разбираться в бизнес-контексте подписок, аксиоматике ключевых подписочных метрик и переводить изменения в бизнесе на язык данных. Нужно будет формулировать требования, проектировать верхнеуровневые решения, отвечать за логику дата-продуктов, дорабатывать текущие витрины и улучшать качество данных. Это роль для человека со структурным мышлением, которому интересно строить систему, где бизнес быстро получает корректные ответы и меньше тратит время на споры о цифрах. Автоматизация и внедрение ИИ
Мы не хотим, чтобы аналитики тратили время на рутину — её должны делать инструменты. Вам предстоит внедрять ИИ в процессы планирования и прогнозирования, а также автоматизировать регулярные задачи, которые повторяются из раза в раз. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Не менее двух лет работали в аналитике данных * Работали с DataLens, Tableau или другими BI-системами * Владеете одним из диалектов SQL на прикладном уровне * Проактивны и умеете работать со стейкхолдерами и кросс-функциональными командами * Внимательны к деталям, cпособны самостоятельно декомпозировать задачи и выстраивать системы решений* Строили финансовые и бизнес-модели или умеете быстро моделировать бизнес-кейсы * Работали с DWH-командами, строили витрины данных или дата-продукт * Программируете на Python
Вы будете вместе с командой бизнеса строить прогнозные модели по ключевым метрикам направления и оцифровывать ожидания от новых инициатив. Важная часть работы — план-факторный анализ: разбираться, почему фактические показатели отличаются от запланированных, находить причины отклонений, определять проблемные зоны и помогать бизнесу быстрее принимать решения. Вам также предстоит развивать отчётность по подпискам: поддерживать дашборды, описывать логику метрик и следить, чтобы показатели были согласованы между командами и одинаково понимались бизнесом. Развитие данных и логики дата-продуктов
Скорость и качество бизнес-решений напрямую зависят от того, насколько точны, понятны и полезны данные. В подписках это особенно важно: появляются новые продукты и механики, меняется бизнес-логика, а вместе с ней — правила расчёта метрик и требования к данным. Вы будете разбираться в бизнес-контексте подписок, аксиоматике ключевых подписочных метрик и переводить изменения в бизнесе на язык данных. Нужно будет формулировать требования, проектировать верхнеуровневые решения, отвечать за логику дата-продуктов, дорабатывать текущие витрины и улучшать качество данных. Это роль для человека со структурным мышлением, которому интересно строить систему, где бизнес быстро получает корректные ответы и меньше тратит время на споры о цифрах. Автоматизация и внедрение ИИ
Мы не хотим, чтобы аналитики тратили время на рутину — её должны делать инструменты. Вам предстоит внедрять ИИ в процессы планирования и прогнозирования, а также автоматизировать регулярные задачи, которые повторяются из раза в раз. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Не менее двух лет работали в аналитике данных * Работали с DataLens, Tableau или другими BI-системами * Владеете одним из диалектов SQL на прикладном уровне * Проактивны и умеете работать со стейкхолдерами и кросс-функциональными командами * Внимательны к деталям, cпособны самостоятельно декомпозировать задачи и выстраивать системы решений* Строили финансовые и бизнес-модели или умеете быстро моделировать бизнес-кейсы * Работали с DWH-командами, строили витрины данных или дата-продукт * Программируете на Python