Аналитик-разработчик для офлайн-бизнеса Финтеха
Мы развиваем Payoffline — продукт, который превращает QR-коды в центр финансовой жизни. Платежи, чаевые, рассрочка (BNPL), лояльность мерчантов, кросс-сейлы — всё это уже работает или запустится со дня на день. Команда формируется с нуля. Вы не просто войдёте в команду — вы поможете её создать!Growth и привлечение
Вы будете строить аналитические приборы с ключевыми метриками привлечения и прогнозом эффективности промо до уровня партнёра, что позволит управлять ростом и инвестициями на основе данных. Замерять инкрементальных новичков и GMV по каналам, чтобы осознанно управлять инвестициями в каналы привлечения. Замерять эффективность промоинструментов (00Х, скидки, кешбэк и т. д.) и их влияние на привлечение новичков и GMV по партнёрам. Определять целевые сегменты для применения механик (00Х, скидки, кешбэк и т. д.) и роста LTV. Оценивать качество привлечения. Коммерция
Вы станете рассчитывать себестоимость и маржинальность партнёров, определять границы тарифов для мерча (дебет, Сплит). Экономика
Понадобится детализировать PnL (общее владение у финансовых аналитиков, у нас — глубина по каждому срезу). Изучать экономику Сплита и супер Сплита, эффективность промо (экономика до и после промо). Искать инсайты по гипотезам монетизации. Отвечать за аналитическую поддержку оптимизации ОРЕХ. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Отлично владеете SQL — умеете писать сложные запросы, оптимизировать, читать execution plan * Уверенно работаете с Python для анализа данных (Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn) * Работали с большими данными и распределёнными системами (например, YT, ClickHouse) * Разбираетесь в математической статистике — A/B-тестах, доверительных интервалах, power analysis * Понимаете, как устроена аналитическая инфраструктура: от сырых данных до дашбордов * Умеете строить BI-решения (любой инструмент: Superset, Tableau, Looker и другие) * Системно мыслите: видите связь между метриками, продуктом и бизнесом * Умеете работать с неструктурированными задачами и принимать решения при неопределённости * Хорошо коммуницируете с продактами, инженерами, менеджерами Да, требования жёсткие — но мы не ищем идеального кандидата. Вы считаете, что можете быть таким кандидатом? Тогда мы ждём вас!* Получили опыт в финтехе, платёжных системах или екоме * Работали с экосистемными продуктами (например, программами лояльности, BNPL) * Знакомы с методами когортного анализа, LTV, retention * Понимаете, как устроена инфраструктура Яндекса (YT, MapReduce, ClickHouse) * Умеете автоматизировать рутину — от отчётов до валидации данных * Проводили A/B-тесты на платёжных продуктах * Разбираетесь в логике поведения пользователей в мобильных приложениях * Понимаете, как данные влияют на принятие продуктовых решений * Были частью стартапов или масштабных запусков с нуля * Интересуетесь технологиями Industry 4.0 и ролью QR-кодов в цифровой трансформации
Вы будете строить аналитические приборы с ключевыми метриками привлечения и прогнозом эффективности промо до уровня партнёра, что позволит управлять ростом и инвестициями на основе данных. Замерять инкрементальных новичков и GMV по каналам, чтобы осознанно управлять инвестициями в каналы привлечения. Замерять эффективность промоинструментов (00Х, скидки, кешбэк и т. д.) и их влияние на привлечение новичков и GMV по партнёрам. Определять целевые сегменты для применения механик (00Х, скидки, кешбэк и т. д.) и роста LTV. Оценивать качество привлечения. Коммерция
Вы станете рассчитывать себестоимость и маржинальность партнёров, определять границы тарифов для мерча (дебет, Сплит). Экономика
Понадобится детализировать PnL (общее владение у финансовых аналитиков, у нас — глубина по каждому срезу). Изучать экономику Сплита и супер Сплита, эффективность промо (экономика до и после промо). Искать инсайты по гипотезам монетизации. Отвечать за аналитическую поддержку оптимизации ОРЕХ. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Отлично владеете SQL — умеете писать сложные запросы, оптимизировать, читать execution plan * Уверенно работаете с Python для анализа данных (Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn) * Работали с большими данными и распределёнными системами (например, YT, ClickHouse) * Разбираетесь в математической статистике — A/B-тестах, доверительных интервалах, power analysis * Понимаете, как устроена аналитическая инфраструктура: от сырых данных до дашбордов * Умеете строить BI-решения (любой инструмент: Superset, Tableau, Looker и другие) * Системно мыслите: видите связь между метриками, продуктом и бизнесом * Умеете работать с неструктурированными задачами и принимать решения при неопределённости * Хорошо коммуницируете с продактами, инженерами, менеджерами Да, требования жёсткие — но мы не ищем идеального кандидата. Вы считаете, что можете быть таким кандидатом? Тогда мы ждём вас!* Получили опыт в финтехе, платёжных системах или екоме * Работали с экосистемными продуктами (например, программами лояльности, BNPL) * Знакомы с методами когортного анализа, LTV, retention * Понимаете, как устроена инфраструктура Яндекса (YT, MapReduce, ClickHouse) * Умеете автоматизировать рутину — от отчётов до валидации данных * Проводили A/B-тесты на платёжных продуктах * Разбираетесь в логике поведения пользователей в мобильных приложениях * Понимаете, как данные влияют на принятие продуктовых решений * Были частью стартапов или масштабных запусков с нуля * Интересуетесь технологиями Industry 4.0 и ролью QR-кодов в цифровой трансформации