Старший продуктовый аналитик в PropTech
Summary
Build and own product analytics from scratch for a PropTech app that manages access, utilities, and city services in residential complexes, turning raw logs into actionable dashboards and insights.
Мы создаём B2C-продукты, которые делают жилой комплекс точкой ежедневного цифрового опыта: от управления домофоном и выдачи автопропусков до интеграции с городскими сервисами и реализации премиальных сценариев. Ищем старшего продуктового аналитика.Построить продуктовую аналитику с нуля
Сейчас у нас нет системы для регулярного отслеживания поведения пользователей. Вам предстоит спроектировать и реализовать дашборды и отчёты по частотности использования каждого сценария (домофон, пропуска, ЖКХ, камеры и т. д.) в разрезе зданий и городов. Это не просто «натянуть данные», а пройти весь путь: от сырых данных внутренних логов, AppMetrica и MySQL-базы бэкенда приложения до готового аналитического продукта. Находить понятные и ценные инсайты для бизнеса
Дашборды и витрины — инструмент, а не цель. Важно уметь доставать выводы, которые реально влияют на продукт: и в рамках исследований, и на уже собранных аналитических продуктах — так, чтобы бизнесу было ясно, что делать дальше. Разрабатывать архитектуру данных и витрины
Вы будете отвечать за слой преобразования данных в рамках команды. Это значит — проектировать и строить витрины, которые обеспечат прозрачную и быструю аналитику. Вам не придётся ждать дата-инженера из другой команды: вы сами пройдёте путь от данных до вывода, совмещая в себе роль и аналитика, и инженера. Участвовать в стратегических проектах команды
Вы будете помогать выстраивать приоритеты развития продукта. Ваша аналитика станет основой для решений о том, какой функционал развивать, какие сценарии монетизировать и как сделать платформу незаменимой для жителей. Развивать культуру работы с ИИ в аналитике
В команде активно используют нейросети для ускорения задач — от написания кода до построения сложных дашбордов. Мы ждём, что вы не просто умеете пользоваться инструментами, а можете осознанно выстраивать процесс работы с ИИ, чтобы повышать эффективность всей команды. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Работали с BI-инструментами, DataLens обязателен * Работали с A/B-тестами и понимаете методологию их проведения — в перспективе они появятся, и ваш опыт будет полезен * Уверенно владеете SQL и умеете работать с большими объёмами данных * Умеете превращать данные в понятные и ценные инсайты для продукта — не только считать, но и формулировать, что делать дальше * Умеете проектировать витрины данных и строить ETL-процессы или готовы быстро этому научиться * Осознанно используете ИИ-инструменты для ускорения работы и можете объяснить, как именно выстраиваете свой workflow * Готовы взять на себя широкую зону ответственности: от дата-инженерии до презентации выводов бизнесу * Способны самостоятельно вести сложные, многокомпонентные задачи от начала до конца, не требуя ежедневного микроменеджмента* Работали с инструментами Яндекса (AppMetrica, Yandex DataLens, YTsaurus) * Строили аналитику и дашборды с нуля в продукте (с «зелёного поля») * Работали в B2C-продуктах или стартап-среде * Понимаете, как устроена подписочная модель и экосистемные интеграции с точки зрения метрик
Сейчас у нас нет системы для регулярного отслеживания поведения пользователей. Вам предстоит спроектировать и реализовать дашборды и отчёты по частотности использования каждого сценария (домофон, пропуска, ЖКХ, камеры и т. д.) в разрезе зданий и городов. Это не просто «натянуть данные», а пройти весь путь: от сырых данных внутренних логов, AppMetrica и MySQL-базы бэкенда приложения до готового аналитического продукта. Находить понятные и ценные инсайты для бизнеса
Дашборды и витрины — инструмент, а не цель. Важно уметь доставать выводы, которые реально влияют на продукт: и в рамках исследований, и на уже собранных аналитических продуктах — так, чтобы бизнесу было ясно, что делать дальше. Разрабатывать архитектуру данных и витрины
Вы будете отвечать за слой преобразования данных в рамках команды. Это значит — проектировать и строить витрины, которые обеспечат прозрачную и быструю аналитику. Вам не придётся ждать дата-инженера из другой команды: вы сами пройдёте путь от данных до вывода, совмещая в себе роль и аналитика, и инженера. Участвовать в стратегических проектах команды
Вы будете помогать выстраивать приоритеты развития продукта. Ваша аналитика станет основой для решений о том, какой функционал развивать, какие сценарии монетизировать и как сделать платформу незаменимой для жителей. Развивать культуру работы с ИИ в аналитике
В команде активно используют нейросети для ускорения задач — от написания кода до построения сложных дашбордов. Мы ждём, что вы не просто умеете пользоваться инструментами, а можете осознанно выстраивать процесс работы с ИИ, чтобы повышать эффективность всей команды. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Работали с BI-инструментами, DataLens обязателен * Работали с A/B-тестами и понимаете методологию их проведения — в перспективе они появятся, и ваш опыт будет полезен * Уверенно владеете SQL и умеете работать с большими объёмами данных * Умеете превращать данные в понятные и ценные инсайты для продукта — не только считать, но и формулировать, что делать дальше * Умеете проектировать витрины данных и строить ETL-процессы или готовы быстро этому научиться * Осознанно используете ИИ-инструменты для ускорения работы и можете объяснить, как именно выстраиваете свой workflow * Готовы взять на себя широкую зону ответственности: от дата-инженерии до презентации выводов бизнесу * Способны самостоятельно вести сложные, многокомпонентные задачи от начала до конца, не требуя ежедневного микроменеджмента* Работали с инструментами Яндекса (AppMetrica, Yandex DataLens, YTsaurus) * Строили аналитику и дашборды с нуля в продукте (с «зелёного поля») * Работали в B2C-продуктах или стартап-среде * Понимаете, как устроена подписочная модель и экосистемные интеграции с точки зрения метрик