Наша команда развивает ecom-направление в транзакционном ИИ и в Поиске. Мы хотим помогать пользователям быстро находить нужные товары и сравнивать предложения, а магазинам — получать релевантный спрос. Для этого мы строим ранжирование на данных о товарах, магазинах, запросах и поведении пользователей.

В фокусе роли — развитие факторов органического ранжирования на основе пользовательских и магазинных признаков. Вам предстоит улучшать отбор магазинов и товаров, находить срезы с потерянной конверсией, оценивать потенциал персонализации, разнообразия и сигналов актуальности, а также выстраивать метрики и мониторинги.

Какими мы видим результаты вашей работы через полгода:

- Определены и приоритизированы основные точки роста органического ранжирования, а также пользовательские и магазинные признаки, которые стоит проверить в факторах.

- Оценены и проверены первые гипотезы персонализации, разнообразия и актуальности товаров; по ним приняты решения о дальнейшем развитии.

- Найдены проблемы в продуктовых сценариях пользователей, сформулированы гипотезы для их решения, проведены первые тесты.

Какие задачи вас ждут

Развивать факторы ранжирования на основе магазинных признаков

Вы будете исследовать признаки магазинов и мерчей, улучшать генерацию кандидатов и отбор предложений для выдачи. Отдельный фокус — недопредставленные магазины: нужно найти корректный способ их учёта в продакшене. Ещё одно направление — детекция распродаж и магазинов со всплеском трафика.

Развивать персонализацию, разнообразие и качество выдачи

Вам предстоит оценивать потенциальный эффект персонализации, изучать доступные сигналы в User DWH и проектировать первые проверки. Необходимо будет исследовать способы повышения разнообразия (например, за счёт объединения результатов нескольких запросов), а также масштабировать на органическую выдачу сигналы актуальности и продаваемости товаров, которые уже развиваются в смежных продуктах.

Находить точки роста органической выдачи

Вы будете оценивать, какой объём спроса можно привести на независимые магазины, и находить срезы, где это работает хуже всего. Вам предстоит анализировать выдачи, в которых товар нельзя купить вне маркетплейсов, длинные высококонверсионные сессии без покупки и кластеры с аномально низкой конверсией; определять сценарии, где вклад органической выдачи максимален и незаменим.

Строить метрики и аналитические инструменты

Вам предстоит развивать метрики GMV через Яндекс, заказов без маркетплейсов, разнообразия и рыночности ранжирования, а также показатели для новых участников выдачи. Важно не только поддерживать приборы, но и объяснять, что именно происходит с продуктом и почему.

Помогать команде проводить эксперименты и выявлять аномалии

Вы будете помогать команде с настройкой и отладкой экспериментов, чтобы гипотезы не приходилось перезапускать из-за ошибок в сетапе; развивать мониторинг и сигналы по хостам, которые быстро показывают резкие изменения ключевых метрик и помогают локализовать причину.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Мы ждём, что вы

- Мыслите, как продуктовый аналитик: находите проблему, формулируете гипотезу, выбираете метрики и доводите исследование до решения

- Умеете работать с большими поведенческими данными, строить приборы и находить причины изменений, а не только фиксировать сам факт

- Готовы быть партнёром для команд разработки, продукта и ML: приоритизировать задачи, обсуждать ограничения и защищать выводы данными

- Уверенно владеете SQL и Python для анализа и обработки данных

- Знаете статистику и теорию вероятностей, умеете проектировать и интерпретировать A/B-тесты

Будет плюсом, если вы

- Работали с поиском, рекомендациями или алгоритмами ранжирования

- Исследовали персонализацию и пользовательские признаки в DWH

- Строили мониторинги аномалий и системы продуктовых метрик

- Работали в ecom или крупных транзакционных сервисах

Узнать больше

-

Независимый Ecom

-

Офисы в Москве

-

Как в Яндексе проходят собеседования для аналитиков

-

Рабочие задачи и этапы найма для аналитиков