Аналитик-разработчик в чекаут (Ecom-сценарии)

Мы строим новое бизнес-направление Transactional AI — когда AI-ассистент сопровождает покупку до конца: подбирает товар, оформляет заказ, принимает оплату, отдаёт в доставку. Приходите на позицию, где ваш экспертный опыт и решения будут напрямую влиять на формирование аналитики в чекауте.Поиск слабых мест в конверсии чекаута
Воронка от показа до заказа состоит из множества шагов, и на каждом можно терять пользователей. Нужно находить, где именно проседает конверсия, разбираться в причинах и предлагать, что с этим делать. Создание инструментов для раздебага ступенек воронки
Одной метрики «конверсия упала» недостаточно: нужно быстро понимать, на каком шаге, у каких сегментов и почему. Предстоит строить инструменты и дашборды, которые позволяют разложить проблему на составляющие и найти причину. Анализ A/B-экспериментов
Эксперименты в чекауте напрямую влияют на то, доходит ли пользователь до заказа. Нужно уметь оценивать результат, когда одна метрика растёт, а другая падает, и делать однозначный вывод — проводить эксперимент или нет. Анализ ретеншена в чекауте
В перспективе вас ждёт анализ ретеншена в чекауте. Важно понимать, возвращаются ли пользователи и что влияет на их повторное обращение к чекауту. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Работали с большими объёмами событийных данных и логами различных сервисов * Анализировали воронки продукта и метрики конверсии * Уверенно владеете Python и SQL * Знаете статистику и теорию вероятностей * Можете самостоятельно разбираться в данных, находить проблемы качества и причины аномалий * Умеете доводить анализ до конкретного вывода и рекомендации, а не только до графика* Участвовали и побеждали в олимпиадах по математике, физике, программированию * Работали с архитектурой аналитических данных продукта: собирали витрины, понимаете, что такое ETL * Разрабатывали и внедряли новые метрики * Проводили и анализировали A/B-эксперименты