Яндекс Go — это мультисервисное приложение, объединяющее в себе популярные городские сервисы: такси, доставку еды и продуктов, аренду машин, самокатов и т. д. Приложением ежедневно пользуются миллионы людей в десятках стран, решая самые разные задачи в одном интерфейсе. Команда развивает рекламную платформу нового поколения прямо внутри Яндекс Go. Основная задача аналитики в этом проекте — помогать рекламной платформе расти и развиваться без снижения качества пользовательского опыта.

Обязанности:

Повышение эффективности монетизации
Вам предстоит анализировать потенциал монетизации рекламных продуктов и находить эффективные способы продажи трафика внутри платформы. Это сложная и интересная задача на стыке Data Science и экономики: необходимо работать с огромными объёмами данных, тестировать и оптимизировать ценообразование, прогнозировать выручку. Продуктовые запуски
Ваша работа напрямую повлияет на опыт миллионов пользователей: реклама в Яндекс Go — это заметная часть продукта. Вы будете участвовать в полном цикле запуска новых форматов, исследовать данные и выявлять в них закономерности, предлагать оптимальные решения бизнесу, планировать и проводить A/B-эксперименты. Важно не только измерять коммерческую выгоду, но и понимать, как разные форматы рекламы влияют на пользовательское поведение, улучшают или ухудшают восприятие приложения. Работа с метриками качества рекламы
Одна из ключевых задач команды аналитики — разработка и совершенствование метрик качества рекламы. Мы стремимся показывать предложения, релевантные пользователю, поддерживать высокое качество пользовательского опыта и избегать эффекта зарекламленности. Вам предстоит придумывать подходы к учёту насыщенности рекламы в продукте. Это интересная творческая задача, требующая проактивности, понимания продукта и пользовательского поведения, обширного экспериментирования. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Ключевые навыки:

  • Последние два года работали аналитиком данных, продуктовым, рекламным или коммерческим аналитиком
  • Взаимодействовали с DataLens, Tableau или другими BI-системами
  • Владеете одним из диалектов SQL на прикладном уровне
  • Можете понятно донести результаты исследований, аргументированно отстаиваете свою точку зрения
  • Знаете, как лучше представить данные, чтобы бизнесу было проще принимать решения