Аналитик (KPI-сессии) в команду аналитики поиска
Summary
Analyst who forecasts and explains search KPIs, decomposes metric changes, improves calculation logic, and automates reports for product and business teams.
Мы отвечаем за прогнозирование и анализ ключевых KPI поиска. Ищем аналитика, которому интересно работать на стыке продукта, бизнеса и данных. Важно не только уметь строить расчёты, но и понимать, что стоит за изменениями метрик, задавать правильные вопросы и объяснять результаты понятным языком.Анализировать отклонения от прогноза
Вам предстоит разбираться, почему фактические значения KPI отличаются от ожидаемых. Вы будете декомпозировать изменения по факторам: таким как трафик, сезонность, пользовательское поведение, продуктовые запуски, изменения в качестве поиска и технические причины. Улучшать логику расчёта KPI
Вы будете развивать методологию построения KPI: уточнять определения метрик, проверять корректность расчётов, находить слабые места в текущей логике и предлагать более устойчивые и прозрачные подходы. Развивать процессы KPI-сессий
Нужно будет готовить аналитику для регулярных KPI-сессий: собирать данные, формировать выводы, визуализировать динамику метрик и подсвечивать ключевые изменения. Вы будете делать процесс обсуждения KPI более понятным, воспроизводимым и полезным для принятия решений. Искать причины изменений в данных
Предстоит анализировать большие массивы данных, находить закономерности, аномалии и факторы, влияющие на динамику метрик, отделять случайные колебания от значимых изменений и формулировать понятные выводы для продуктовых и бизнес-команд. Автоматизировать аналитику и отчётность
Вы будете оптимизировать регулярные расчёты, мониторинги и дашборды, снижать долю ручной работы, повышать надёжность процессов и делать так, чтобы прогнозы, разборы отклонений и отчёты можно было быстро обновлять и переиспользовать. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Работали с продуктовыми или бизнес-метриками * Строили прогнозы и анализировали временные ряды * Анализировали причины отклонений факта от плана или прогноза * Работали с SQL и большими объёмами данных * Готовили аналитические выводы для менеджмента или продуктовых команд * Строили дашборды и автоматизировали отчётность в DataLens * Проводили статистический анализ и проверку гипотез* Системно мыслите и внимательны к деталям * Умеете работать с неоднозначными задачами и неполными данными * Способны декомпозировать сложные изменения метрик на понятные факторы * Умеете превращать данные в выводы и рекомендации * Хотите улучшать процессы, а не просто выполнять регулярные расчёты * Готовы взаимодействовать с разными командами и защищать аналитическую позицию
Вам предстоит разбираться, почему фактические значения KPI отличаются от ожидаемых. Вы будете декомпозировать изменения по факторам: таким как трафик, сезонность, пользовательское поведение, продуктовые запуски, изменения в качестве поиска и технические причины. Улучшать логику расчёта KPI
Вы будете развивать методологию построения KPI: уточнять определения метрик, проверять корректность расчётов, находить слабые места в текущей логике и предлагать более устойчивые и прозрачные подходы. Развивать процессы KPI-сессий
Нужно будет готовить аналитику для регулярных KPI-сессий: собирать данные, формировать выводы, визуализировать динамику метрик и подсвечивать ключевые изменения. Вы будете делать процесс обсуждения KPI более понятным, воспроизводимым и полезным для принятия решений. Искать причины изменений в данных
Предстоит анализировать большие массивы данных, находить закономерности, аномалии и факторы, влияющие на динамику метрик, отделять случайные колебания от значимых изменений и формулировать понятные выводы для продуктовых и бизнес-команд. Автоматизировать аналитику и отчётность
Вы будете оптимизировать регулярные расчёты, мониторинги и дашборды, снижать долю ручной работы, повышать надёжность процессов и делать так, чтобы прогнозы, разборы отклонений и отчёты можно было быстро обновлять и переиспользовать. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Работали с продуктовыми или бизнес-метриками * Строили прогнозы и анализировали временные ряды * Анализировали причины отклонений факта от плана или прогноза * Работали с SQL и большими объёмами данных * Готовили аналитические выводы для менеджмента или продуктовых команд * Строили дашборды и автоматизировали отчётность в DataLens * Проводили статистический анализ и проверку гипотез* Системно мыслите и внимательны к деталям * Умеете работать с неоднозначными задачами и неполными данными * Способны декомпозировать сложные изменения метрик на понятные факторы * Умеете превращать данные в выводы и рекомендации * Хотите улучшать процессы, а не просто выполнять регулярные расчёты * Готовы взаимодействовать с разными командами и защищать аналитическую позицию