Старший аналитик данных в команду аналитики привлечения в Практикум

Яндекс Практикум помогает людям развивать карьеру: осваивать новые профессии, изучать английский язык и пользоваться ИИ-инструментами. Мы развиваем образовательные сервисы — курсы по обучению профессиям с нуля и с опытом, «Луми», «Английский», «Грейд» и другие продукты.

Команда аналитики привлечения способствует росту бизнеса: ищет точки роста в маркетинговых каналах, продуктовых механиках и продажах, проверяет гипотезы и оценивает, как изменения влияют на результаты. Мы активно экспериментируем, автоматизируем процессы и прямо влияем на выручку сервисов.

Ищем старшего аналитика данных, которому предстоит самостоятельно решать сложные задачи на стыке маркетинга, продукта и продаж.

Что предстоит делать:
Оценка эффективности привлечения

Вы будете анализировать путь пользователя — от первого контакта с Практикумом до покупки. Нужно оценивать, насколько эффективны каналы привлечения, скидки, ценовые механики и коммуникации. Вам предстоит находить зоны роста, выдвигать гипотезы и предлагать решения, которые помогут увеличить выручку.

Эксперименты в продуктах

Вам предстоит вместе с командами сервисов, маркетинга и прямых продаж прорабатывать и запускать эксперименты: определять, каких показателей нужно достичь; оценивать, какой эффект может дать изменение; анализировать итоги и помогать решать, стоит ли внедрять изменения дальше.

Стандарты аналитической работы

Вы будете вместе с командой развивать общие подходы к работе с данными: создавать ИИ-скилы и инструменты, которые можно использовать повторно, автоматизировать рутинные задачи, описывать лучшие практики и помогать коллегам применять их в новых задачах.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

Требования:
• Работали в маркетинговой, продуктовой или коммерческой аналитике: занимались привлечением, ценообразованием, воронками продаж, CRM-коммуникациями или смежными задачами
• Владеете SQL и умеете писать сложные запросы
• Знаете Python для анализа данных: можете обрабатывать данные, проверять гипотезы и создавать воспроизводимые расчёты
• Хорошо понимаете статистику: умеете проектировать и проводить A/B-тесты, интерпретировать результаты и оценивать эффект изменений
• Используете ИИ-инструменты в работе с данными и кодом: можете применять их для автоматизации и критически проверять результат
• Умеете понятно объяснять результаты анализа нетехническим заказчикам
• Хотите развиваться в экспертном треке: самостоятельно вести аналитические проекты и влиять на решения бизнеса

Будет плюсом:
• Работали с BI-инструментами и создавали отчётность для бизнес-пользователей
• Оценивали инкрементальный эффект маркетинговых каналов или механик продаж
• Создавали внутренние инструменты, скилы, библиотеки или автоматизации для аналитиков
• Имеете опыт работы с LLM, агентами или другими ИИ-инструментами для решения аналитических задач