Аналитик в команду эффективности карты Пэй
Summary
Analyst building and optimizing cashback, referral, and promotional mechanics for Yandex’s Pay debit card, using A/B testing, SQL, Python, and BI dashboards to drive customer acquisition and retention.
Дебетовая карта Пэй — один из ключевых финтех-продуктов Яндекса. В команду эффективности ищем сильного аналитика. Вы будете развивать external-составляющую, отвечать за решение продуктовых и операционных задач направления и влиять на стратегию развития финансовой экосистемы.Оптимизация промоканалов
Вы будете исследовать эффективность кешбэка, реферальных и акционных механик, находить точки роста в привлечении и удержании клиентов, искать способы оптимизации бюджета. Исследования и моделирование
Вам предстоит проводить аналитические исследования пользователей и их поведения, искать и предлагать гипотезы для внедрения изменений в бизнес, строить uplift-модели и находить наиболее эффективные комбинации механик лояльности. А/B-тестирование
Наша команда постоянно экспериментирует и выводит в прод новые механики и изменения в продукте. Вы будете плотно работать с A/B-тестами: от разработки дизайна и запуска до глубокого анализа результатов и выработки рекомендаций для улучшения. Построение аналитических пайплайнов и BI-дашбордов
Вам предстоит создавать автоматизированные BI-системы и дашборды для продукта, аналитики и топ-менеджмента. Вы будете отвечать за качество данных и за решения, которые принимаются на их основе. Стратегические рекомендации
На основе анализа данных и потребностей пользователей вы будете предлагать новые инструменты и промомеханики. Мы ценим смелость и создаём безопасную среду для экспериментов, чтобы обеспечить масштабный и системный рост карты Пэй в экосистеме и вовне. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Понимаете цикл продуктовой аналитики — от гипотезы и дизайна механики до оценки влияния и рекомендаций * Мыслите системно и ищете инсайты в большом массиве данных * Глубоко разбираетесь в A/B-тестировании: дизайне, статистике, интерпретации * Анализировали данные в Python: работали с Pandas, NumPy, визуализацией * Отлично владеете SQL * Умеете проектировать и автоматизировать пайплайны и BI-дашборды: владеете Tableau, Looker, Power BI, Superset * Умеете работать с неструктурированными задачами и принимать решения в условиях неопределённости * Знаете, как эффективно доносить результаты до разных стейкхолдеров* Работали в финтех-сфере или e-commerce * Применяли advanced-аналитику (прогнозирование, ML-моделирование, uplift-моделирование) или готовы учиться работе с ней * Проводили квазиэксперименты с методами causal impact * Работали с экосистемными программами лояльности * Проводили A/B-тесты на платёжных продуктах * Понимаете, из чего складываются юнит-экономика и PnL дебетовой карты и других финтех-продуктов * Умеете автоматизировать рутину — от отчётов до валидации данных
Вы будете исследовать эффективность кешбэка, реферальных и акционных механик, находить точки роста в привлечении и удержании клиентов, искать способы оптимизации бюджета. Исследования и моделирование
Вам предстоит проводить аналитические исследования пользователей и их поведения, искать и предлагать гипотезы для внедрения изменений в бизнес, строить uplift-модели и находить наиболее эффективные комбинации механик лояльности. А/B-тестирование
Наша команда постоянно экспериментирует и выводит в прод новые механики и изменения в продукте. Вы будете плотно работать с A/B-тестами: от разработки дизайна и запуска до глубокого анализа результатов и выработки рекомендаций для улучшения. Построение аналитических пайплайнов и BI-дашбордов
Вам предстоит создавать автоматизированные BI-системы и дашборды для продукта, аналитики и топ-менеджмента. Вы будете отвечать за качество данных и за решения, которые принимаются на их основе. Стратегические рекомендации
На основе анализа данных и потребностей пользователей вы будете предлагать новые инструменты и промомеханики. Мы ценим смелость и создаём безопасную среду для экспериментов, чтобы обеспечить масштабный и системный рост карты Пэй в экосистеме и вовне. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Понимаете цикл продуктовой аналитики — от гипотезы и дизайна механики до оценки влияния и рекомендаций * Мыслите системно и ищете инсайты в большом массиве данных * Глубоко разбираетесь в A/B-тестировании: дизайне, статистике, интерпретации * Анализировали данные в Python: работали с Pandas, NumPy, визуализацией * Отлично владеете SQL * Умеете проектировать и автоматизировать пайплайны и BI-дашборды: владеете Tableau, Looker, Power BI, Superset * Умеете работать с неструктурированными задачами и принимать решения в условиях неопределённости * Знаете, как эффективно доносить результаты до разных стейкхолдеров* Работали в финтех-сфере или e-commerce * Применяли advanced-аналитику (прогнозирование, ML-моделирование, uplift-моделирование) или готовы учиться работе с ней * Проводили квазиэксперименты с методами causal impact * Работали с экосистемными программами лояльности * Проводили A/B-тесты на платёжных продуктах * Понимаете, из чего складываются юнит-экономика и PnL дебетовой карты и других финтех-продуктов * Умеете автоматизировать рутину — от отчётов до валидации данных