Циан — публичная IT-компания, крупнейший в России сервис для поиска недвижимости, входит в мировой топ-10.
Больше 20 лет мы помогаем быстрее решать вопросы с жилой и коммерческой недвижимостью: найти, оценить, купить, снять, продать, сдать и оформить сделку без рисков.
О команде
Команда монетизации — это кросс-функциональная команда продукта (дискавери и деливери — 50+ человек), и мы в поиске старшего продуктового аналитика.
О продукте
Монетизация отвечает за >50% выручки компании. Ключевая задача команды — создавать новые драйверы роста выручки для Циана.
Команда аналитиков в монетизации во вторичном бизнесе фокусируется на задачах efficiency: какие целевые действия, какую ликвидность площадка Циан приносит пользователю. Мы также уже в начале пути перехода к аукционной механике продвижения объектов. Это весьма масштабный запуск, и у тебя есть крутая возможность поучаствовать в нем!
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 будет решать
1. Горизонтальные проекты без стрима:
- Факторный анализ метрик Вторички.
- Модель роста Вторички.
2. Стрим ликвидности:
- Продуктовые исследования текущей ликвидности продуктов монетизации.
- Метрики А/Б-экспериментов со стороны монетизации для стрима SnR.
- Синхронизация с аналитикой команды Поиск и рекомендации.
- Определение метрик Monetization Efficiency.
- Базовая дашбордизация метрик Monetization Efficiency (написание ТЗ на BI-аналитика).
- Проработка стратегии согласования изменений со смежными командами (Поиск и рекомендации, Опыт продавцов, Опыт покупателей).
- Долгосрочная задача — построение модели ликвидности (связь целевых действий с ключевыми метриками направления: выручкой, пользовательским оттоком). Роль инициатора и менеджера проекта: декомпозиция задач, постановка и передача аналитикам.
3. Продуктовые эксперименты.
Наш будущий коллега
- Имеет высшее образование: 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.
- Имеет опыт в продуктовой аналитике от 3 лет (b- и c-пользователей).
- Умеет в SQL — продвинутый уровень (CTE, оконные функции, агрегаты, ROLLUP/CUBE).
- Понимает продуктовые метрики (LTV, ARPU, CAC и т.д.) и юнит-экономику монетизационных продуктов.
- Умеет работать с продуктовой и монетизационной аналитикой: драйверы выручки, механики услуг продвижения, ликвидность объявлений.
- Имеет опыт работы с Python для продвинутой аналитики и базового ML.
- Имеет продвинутые знания статистики: доверительные интервалы, распределения, бутстрэп, регрессии.
- Глубоко понимает A/B-тестирование и имеет опыт работы с CUPED/CUPAC, Bayesian-методами (будет плюсом).
- Имеет опыт работы с BI-системами (FineBI, Tableau, Metabase или аналогами).
Что мы предлагаем
- Удалённую работу с возможностью посещения офисов в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске. В офисах — кухни, снеки, фрукты, кофе и чай, бесплатные авто- и велопарковки, массажные кресла, PlayStation и «тихие комнаты».
- Большие возможности для роста и развития: ментор, личный план развития, обучение, конференции.
- ДМС с первого рабочего дня (включая стоматологию, госпитализацию, страховку для поездок за рубеж).
- 5 дополнительных day-offs в году, помимо основного отпуска.
- Кафетерий льгот Benefactory и PrimeZone.
- Денежный депозит 25 000 ₽ на фитнес, обучение, консультации, покупки и подарки.
- Доплату за 10 дней больничного: компенсация полной суммы оклада за период.
Этапы интервью
- Короткое телефонное знакомство с рекрутером (15–20 минут).
- Техническое интервью (до 1,5 часа) с лидом: вопросы по Python, SQL, A/B, статистике и продуктовый кейс.
- Финальное интервью с HR BP — для оценки ценностей и командной совместимости.
- И, наконец, оффер!
