О продукте
Мы делаем не только продукт по поиску недвижимости, но еще и предлагаем крутые инструменты для бизнеса, в частности для риэлторов и агентств, которые продают объекты на вторичном рынке недвижимости.
О команде
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 JupiterHub
Процессы
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 приоритизируют 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 А/B тестов, развитие методологии проведения A/B в денежных метриках.
- Моделирование и сценарный анализ влияния ценовых предложений на конечную выручку вторичного бизнеса.
- Формирование ожиданий у стейхолдеров.
- 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 3 лет.
- Закончил ВУЗ: 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 (Экспериментфест), курсы ODS, ШАД.
- Имеет опыт в аналитике монетизации и аукционах в классифайдах, финансовом и сценарном моделировании (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 в Python (pandas/numpy/scipy/statsmodels и др. стат. пакеты), AirFlow, git).
- Умеет в АБ-тесты, описательные статистики, оценка доверительных интервалов параметров модели, умение формулировать статистические гипотезы и дизайнить метрики для экспериментов; знаком с методами снижения дисперсии.
- Имеет опыт работы в одной из BI систем (Tableau, PowerBI, Redash, FineBI, DataLens и тд).
Все это будет плюсом
- Умение применять статистические методы оценки A/B тестов (стат.критерии / увеличение чувствительности метрик), умение задизайнить эксперимента с этапа постановки продуктовой задачи.
- Развитые навыки системного анализа.
- Развитое структурное и бизнес мышление. Умение переводить продуктовые метрики в финансовые.
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 Play Station.
- 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 day-off в год, помимо основного отпуска.
Этапы интервью
- Общее знакомство по телефону с рекрутером минут на 15-20.
- Две технических секции по 1 часу:
- лайфкодинг SQL/Python
- продуктовый кейс.
- 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.
- И, наконец, офер!
И еще
Роль аналитика предполагает прямое влияние на продуктовые и бизнес-решения. В исследованиях, оценке гипотез, планировании ценовых изменений, проведении аб-тестов.
Аналитик — это партнер для продакта, который подключается на этапе рождения идеи, участвует в их генерации, челенджит бэклог, отсеивает булшит сомнительные идеи, в общем — голос здравого смысла.
