Старший продуктовый аналитик в PropTech
Привет! Меня зовут Влад, я руководитель команды продуктовой аналитики в PropTech. Сейчас как раз тот момент, когда можно заложить продуктовую аналитику так, чтобы команда опиралась на неё в ежедневных решениях — и увидеть свой вклад в продукте, которым пользуются каждый день. Я ищу человека, который думает вместе с продуктом: сам формулирует вопрос, доходит до данных и объясняет бизнесу, что делать дальше. В команде много свободы, сильная опора на ИИ и задачи, где результат видно не только на дашборде. Если хотите влиять на продукт через аналитику — нам по пути.
Мы в PropTech (продукт Домиленд) создаём сервисы повседневного использования — B2C-продукты, которые делают жилой комплекс точкой ежедневного цифрового опыта: от управления домофоном и выдачи автопропусков до интеграции с городскими сервисами и реализации премиальных сценариев.
Наша цель — превратить продукт из «приложения управляющей компании» в платформу для жизни в ЖК с подписочной моделью и сильной экосистемной интеграцией. Чтобы этого достичь, нам нужен старший аналитик, способный взять на себя задачу построения аналитики с нуля внутри продукта. Мы только переехали на инфраструктуру Яндекса, и сейчас самое время заложить правильные процессы — от разработки архитектуры данных и витрин до регулярных дашбордов и исследований пользовательского поведения.
Ключевая цель этой роли — вести свой контур продуктовой аналитики и быть опорой руководителя: подхватывать сложные многокомпонентные задачи и доводить их до результата без пошаговых указаний.
Построить продуктовую аналитику с нуля
Сейчас у нас нет системы для регулярного отслеживания поведения пользователей. Вам предстоит спроектировать и реализовать дашборды и отчёты по частотности использования каждого сценария (домофон, пропуска, ЖКХ, камеры и т. д.) в разрезе зданий и городов. Это не просто «натянуть данные», а пройти весь путь: от сырых данных внутренних логов, AppMetrica и MySQL-базы бэкенда приложения до готового аналитического продукта.
Находить понятные и ценные инсайты для бизнеса
Дашборды и витрины — инструмент, а не цель. Важно уметь доставать выводы, которые реально влияют на продукт: и в рамках исследований, и на уже собранных аналитических продуктах — так, чтобы бизнесу было ясно, что делать дальше.
Разрабатывать архитектуру данных и витрины
Вы будете отвечать за слой преобразования данных в рамках команды. Это значит — проектировать и строить витрины, которые обеспечат прозрачную и быструю аналитику. Вам не придётся ждать дата-инженера из другой команды: вы сами пройдёте путь от данных до вывода, совмещая в себе роль и аналитика, и инженера.
Участвовать в стратегических проектах команды
Вы будете помогать выстраивать приоритеты развития продукта. Ваша аналитика станет основой для решений о том, какой функционал развивать, какие сценарии монетизировать и как сделать платформу незаменимой для жителей.
Развивать культуру работы с ИИ в аналитике
В команде активно используют нейросети для ускорения задач — от написания кода до построения сложных дашбордов. Мы ждём, что вы не просто умеете пользоваться инструментами, а можете осознанно выстраивать процесс работы с ИИ, чтобы повышать эффективность всей команды.
Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics
- Работали с BI-инструментами, DataLens обязателен
- Работали с A/B-тестами и понимаете методологию их проведения — в перспективе они появятся, и ваш опыт будет полезен
- Уверенно владеете SQL и умеете работать с большими объёмами данных
- Умеете превращать данные в понятные и ценные инсайты для продукта — не только считать, но и формулировать, что делать дальше
- Умеете проектировать витрины данных и строить ETL-процессы или готовы быстро этому научиться
- Осознанно используете ИИ-инструменты для ускорения работы и можете объяснить, как именно выстраиваете свой workflow
- Готовы взять на себя широкую зону ответственности: от дата-инженерии до презентации выводов бизнесу
- Способны самостоятельно вести сложные, многокомпонентные задачи от начала до конца, не требуя ежедневного микроменеджмента
- Работали с инструментами Яндекса (AppMetrica, Yandex DataLens, YTsaurus)
- Строили аналитику и дашборды с нуля в продукте (с «зелёного поля»)
- Работали в B2C-продуктах или стартап-среде
- Понимаете, как устроена подписочная модель и экосистемные интеграции с точки зрения метрик
