Product Analyst (Pricing)

О команде и процессах

Вертикаль "Вторички" поддерживает специализированная команда аналитиков. Основная задача команды аналитиков — это оптимизация цен на продукты листинга (цена размещения объявления) и продвижения действующего контента (VAS-ов).

Задачи команды прайсинга

• Подбор оптимальных цен через ценовые эксперименты.
• Формирование предложений о полугодичном изменении цен в рамках базовой монетизации по всей продуктовой сетке ЦИАН. Поддержка и развитие модели базовой монетизации.
• Углубление тарифной сетки — дифференцированное ценообразование.
• Поиск оптимального периода назначения цен.
• Продуктовое тестирование ML-инструментария для решения задач оптимизации цен от нашей ML-команды.

Итого наша цель — обеспечить достижение текущего бюджета направления вторичной недвижимости и найти точки роста для буста денежных метрик.

Стек

• SQL, Python, Hadoop, FineBI, своя ячейка в JupyterHub.

Чтобы выбирать самые перспективные гипотезы и дешево их проверять, мы постоянно улучшаем процессы. У нас есть дискавери-грумминг, на котором продакты, аналитики и дизайнеры обсуждают и приоритезируют идеи общим голосованием. Так каждый в команде может влиять на наши фокусы. После выбора лучших идей работаем по Double Diamond — сначала валидируем проблему, потом решение, чтобы снять как можно больше рисков до старта разработки.

Задачи, которые нужно решать

• Проведение продуктовых исследований, направленных на развитие дифференцированного ценообразования, углубление тарифной сетки в продуктах размещения и продвижения.
• Дизайн и проведение ценовых A/B-тестов, развитие методологии проведения A/B в денежных метриках.
• Моделирование и сценарный анализ влияния ценовых предложений на конечную выручку вторичного бизнеса.

Проектные/периодические задачи

• Проектирование и разработка отчетов и дашбордов.
• Проектирование новых витрин данных и описание требований для команды DWH.

Наш будущий коллега

• Имеет опыт в продуктовой аналитике от 2 лет.
• Окончил ВУЗ, направление: естественно-научное, техническое или экономическое. Приоритет: МГУ (мехмат, ВМК, физфак, эконом), МГТУ, РЭШ, МФТИ, ВШЭ (эконом, МИЭФ, ФКН, матфак), СПБГУ, НГУ (мехмат, физфак, эконом). Среди дополнительного образования ценим: курсы Карпова (Karpov.courses), Яндекс Практикум, GoPractice, EXPF (Experiment Fest), курсы ODS, ШАД.
• Имеет опыт в аналитике монетизации и аукционах в классифайдах, финансовом и сценарном моделировании, опыт в проведении ценовых A/B-тестов (для нас приоритет, т.к. команда прайсинга в целом про это).
• Знает SQL — продвинутый уровень (подзапросы/оконные функции/продвинутые джоины, обработка массивов и вложенных JSON-структур (Hive)).
• Умеет работать с Python (pandas/NumPy/SciPy/Statsmodels и др. стат. пакеты), Airflow, Git.
• "На ты" с A/B-тестами, описательными статистиками, умеет оценивать доверительные интервалы параметров модели, умеет формулировать статистические гипотезы и дизайнить метрики для экспериментов.
• Имеет опыт работы в одной из BI-систем (Tableau, Power BI, Redash, FineBI, DataLens и т.д.).

Будет плюсом

• Развитые навыки системного анализа.
• Умение применять статистические методы оценки A/B-тестов (стат.критерии/увеличение чувствительности метрик), умение задизайнить эксперимент с этапа постановки продуктовой задачи.
• Развитое структурное и бизнес-мышление.

Что мы предлагаем

• Удаленную работу с возможностью приходить в офис в Москве, Санкт-Петербурге. В офисе — кухни, оборудованные всем необходимым, где всегда доступно много разнообразной еды, снеки, фрукты, кофе и чай. Тихие комнаты, где можно сосредоточиться над задачей или просто отдохнуть в тишине, массажное кресло и массажный шлем, «мягкая зона» с PlayStation.
• Рост и развитие: в первые месяцы у каждого сотрудника есть наставник, после появляется личный план развития и возможность прокачивать Soft/Hard skills на практике, обучении, конференциях.
• Плюшки: ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис туриста), ежегодная компенсация спорта, 5 days-off в год, помимо основного отпуска.

Этапы интервью

• Общее знакомство по телефону с рекрутером минут на 15-20.
• Техническое интервью на 1 час (про Python, SQL, лайфкодим).
• Кейсовое интервью на 1 час с тимлидом (A/B и мат. стат. сюда же).
• Финал совместно с HR BP. Для нас очень важно взять в команду человека, с котором мы будем сходиться в ценностях. Не готовы здесь уступать даже в случае кандидатов с подходящими навыками и опытом. Подробнее о ценностях в Циан.
• И, наконец, оффер.