Аналитик/ Data analyst

Прямой работодатель  Яндекс
Москва, Россия
Миддл • Сеньор
Аналитика, Data Science, Big Data • Tableau • Аналитик • Операционный анализ • Web аналитика • Бизнес анализ • UX аналитика • Product аналитика • Marketing аналитика • Python • SQL • Data Analysis • Ecommerce • FMCG/Потребительские товары
19 февраля в 11:38
Релокация • Работа в офисе
Опыт работы любой
Работодатель  Яндекс
Описание вакансии

Главная задача аналитика — на основе точных расчётов помогать бизнесу принимать правильные решения и анализировать их последствия.
Мы в поиске продуктового аналитика и операционного аналитика.

Мы ожидаем, что вы:

  • имеете высшее техническое образование;
  • хорошо знаете математику и владеете основами статистики;
  • отлично владеете SQL;
  • умеете писать код на Python;
  • имеете представление об инструментах автоматической отчётности, таких как Tableau и Power BI;
  • не боитесь осваивать новые технологии;
  • умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений;
  • умеете аргументированно и доступно отстаивать собственную точку зрения и слышать чужие.

Ничего страшного, если вы чего-то из этого не умеете — мы научим.

Примеры задач, которые мы решаем:

  • планируем смены курьеров. К нам подключены тысячи ресторанов, а клиенты совершают десятки тысяч заказов в день. Чтобы обеспечить качественную доставку и при этом построить эффективный бизнес, нам необходимо понимать, сколько курьеров, когда и в какой район города выводить;
  • назначаем курьеров на заказ. Оптимизируем алгоритмы распределения заказов, чтобы улучшить оборачиваемость, повысить эффективность работы курьеров и их заработок;
  • оцениваем качество новых фич. Мы каждый день улучшаем наши приложения. Чтобы понимать, какие функции полезны и как ими пользуются клиенты, нам необходимо анализировать всё, что происходит в приложении, и на основе этих данных решать, как его развивать;
  • и многое-многое другое!

Вам предстоит:

  • формулировать вопросы, относящиеся к нашему бизнесу, и отвечать на них, пользуясь фактами и цифрами (например, сколько заказов в час в среднем выполняет курьер на велосипеде; от чего зависит текучка курьеров и как её уменьшить; кухни каких стран популярны в этом районе; как оптимально распределить смены операторов в колл-центре — и т. п.);
  • готовить аналитические отчёты об операционной деятельности компании;
  • разрабатывать алгоритмы и модели для развития сервиса.