Аналитик (KPI-сессии) в команду аналитики поиска

В Яндекс Поиске одна из самых сильных команд аналитики в компании. Мы делаем приборы, по которым компания движется вперёд, отвечаем за прогнозирование и анализ ключевых KPI поискового продукта. Так рождаются уникальные метрики Яндекса, которые отражают состояние одного из основных пользовательских сценариев, — например, Профицит, который делит успешность сессии по элементам выдачи.

От качества прогнозов и анализа отклонений зависят продуктовые решения, приоритизация инициатив и понимание того, куда движется продукт. Наша работа помогает бизнесу и продуктовым командам понимать, как меняются основные метрики, какие факторы влияют на их динамику и насколько фактические результаты соответствуют ожиданиям.

Чем мы занимаемся

• Строим прогнозы KPI-метрик. Регулярно прогнозируем ключевые показатели поиска: оцениваем будущую динамику метрик, учитываем сезонность, продуктовые изменения, внешние факторы и исторические тренды. Эти прогнозы используются для планирования, постановки целей и оценки эффективности команд.
• Улучшаем процессы и логику построения KPI. Развиваем методологию расчёта и прогнозирования KPI: уточняем определения метрик, улучшаем модели, автоматизируем рутинные процессы, повышаем прозрачность и воспроизводимость расчётов. Важно, чтобы KPI были понятными, устойчивыми и полезными для принятия решений.
• Анализируем отклонения от прогнозов. Разбираемся, почему фактические значения метрик отличаются от ожидаемых: ищем драйверы роста или падения, оцениваем влияние продуктовых запусков, изменений в пользовательском поведении, сезонности, качества поиска и других факторов. По итогам анализа формулируем выводы и рекомендации для продуктовых и бизнес-команд.

Ищем аналитика, которому интересно работать на стыке продукта, бизнеса и данных. Важно не только уметь строить расчёты, но и понимать, что стоит за изменениями метрик, задавать правильные вопросы и объяснять результаты понятным языком. Вы сможете влиять на то, как формулируются цели, как измеряется успех и как команды принимают решения на основе данных.

Что предстоит делать:
Анализировать отклонения от прогноза

Вам предстоит разбираться, почему фактические значения KPI отличаются от ожидаемых. Вы будете декомпозировать изменения по факторам: таким как трафик, сезонность, пользовательское поведение, продуктовые запуски, изменения в качестве поиска и технические причины.

Улучшать логику расчёта KPI

Вы будете развивать методологию построения KPI: уточнять определения метрик, проверять корректность расчётов, находить слабые места в текущей логике и предлагать более устойчивые и прозрачные подходы.

Развивать процессы KPI-сессий

Нужно будет готовить аналитику для регулярных KPI-сессий: собирать данные, формировать выводы, визуализировать динамику метрик и подсвечивать ключевые изменения. Вы будете делать процесс обсуждения KPI более понятным, воспроизводимым и полезным для принятия решений.

Искать причины изменений в данных

Предстоит анализировать большие массивы данных, находить закономерности, аномалии и факторы, влияющие на динамику метрик, отделять случайные колебания от значимых изменений и формулировать понятные выводы для продуктовых и бизнес-команд.

Автоматизировать аналитику и отчётность

Мы внедряем в рутину аналитиков LLM-агентов: они помогают искать данные, улучшать скрипты и находить инсайты. Нужно будет оптимизировать регулярные расчёты, мониторинги и дашборды, снижать долю ручной работы, повышать надёжность процессов и делать так, чтобы прогнозы, разборы отклонений и отчёты можно было быстро обновлять и переиспользовать.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Требования:
• Работали с продуктовыми или бизнес-метриками
• Строили прогнозы и анализировали временные ряды
• Анализировали причины отклонений факта от плана или прогноза
• Работали с SQL и большими объёмами данных
• Готовили аналитические выводы для менеджмента или продуктовых команд
• Строили дашборды и автоматизировали отчётность в DataLens
• Проводили статистический