Аналитики в Яндексе

Чем занимаются

Каждый сервис Яндекса накапливает огромное количество данных. Анализируя эти данные, мы совершенствуем свои продукты и делаем их более удобными для пользователей.

Специалист в области Data Science строит на основе данных модели, которые принимают решения и делают сервис лучше.

Data Scientist должен разбираться в математике, статистике, программировании, базах данных и построении моделей.

Задачи

• Разработка и поддержка процессов подготовки и поставки данных из различных источников
• Расчёт, регуляризация, прогнозирование
• Построение моделей, предсказывающих поведение ключевых показателей
• Аналитика поисковых логов

Примеры задач

• Одна из команд, в которой есть такие специалисты — Анти-всё. Ключевая задача DS аналитиков в этой команде — защищать Рунет от мошенников. Они противостоят фродерам, которые пытаются обойти алгоритмы и обмануть пользователей Поиска, клиентов и партнеров других сервисов Яндекса. Специалисты пишут алгоритмы так, чтобы обойти защиту было как можно сложнее.
• Data Science аналитики помогают пользователям видеть только честные отзывы и рейтинги на UGC-сервисах с помощью Антиробота, отражают DDoS-атаки мирового уровня, работая с масштабом уровня 20 млн RPS, а также защищают рекламу от скликивания, делая рынок Рунета прозрачнее и эффективнее.
• Инструменты позволяют концентрироваться не на сложных реализациях алгоритмов, а на продуктовых проблемах и интересных способах их решения. Инфраструктура Яндекса даёт всё, что нужно, чтобы решать задачи быстро, комфортно и эффективно.

Какие навыки особенно важны

• Понимать, что такое машинное обучение и уметь работать с ML: разбираться в алгоритмах, математической статистике, уметь писать код и обладать техническим складом ума
• Уметь работать в непредсказуемых условиях и находить подход к решению сложной задачи — например, убрать баги там, где еще никто не убирал
• Знать Python, SQL или другой скриптовый язык, языки запроса, задачи бинарной классификации, основы ML

Если вы хотите стать частью нашей команды — находите вакансию и откликайтесь

Чем занимаются

Продуктовые аналитики работают с продакт-менеджерами: оцифровывают изменения в сервисах Яндекса, помогают решить, принимать ли их и каким образом развивать дальше.

Например, они анализируют юнит-экономику сервиса: строят модели, дашборды аналитики по маркетингу и дистрибуции, рассчитывают эффективность маркетинговых каналов, LTV с учётом каннибализации и долгосрочного влияния внешних и внутренних факторов.

Также продуктовые аналитики проводят A/B-тестирования, UX-исследования, анализируют когорты пользователей и бизнес-показатели. Например, смотрят, как меняется количество сессий в супераппе Яндекса в зависимости от маркетинговых и продуктовых решений.

Задачи

• Организация сбора потока данных и процесс работы с ним
• Разработка инструментов и метрики для принятия продуктовых решений
• Формулирование и проверка продуктовых гипотез
• Настройка сквозной аналитики продукта

Примеры задач

• В Яндексе появился поиск врачей. Нужно понять, как новая функция повлияет на популярность Поиска и его использование в течение года. Для этого аналитики придумывают механизмы, которые позволяют вытащить данные и проверить гипотезы долгосрочного влияния на экспериментальной группе людей. Они работают с разработчиками, маркетологами и другими членами команды и решают, в каком виде представить пользователям новый сервис, какими метриками в A/B тестировании измерить его эффективность и востребованность на долгосрочной дистанции.
• Также продуктовые аналитики определяют, как и на какую аудиторию таргетировать приложение, если, например, нужно увеличить его долю на iOS. Для этого они объединяют данные по iOS, считают сессии, запросы и другие метрики и предлагают гипотезы: какая аудитория сможет увеличить дистрибуцию сервиса. Например, какой продукт внутри приложения может не просто завируситься, но и принести постоянных новых пользователей.

Какие навыки особенно важны

• Способность анализировать окружающий мир: находить закономерности, уметь анализировать данные и извлекать зависимости — неочевидные и неявные
• Умение фокусироваться на результате и прикладных продуктовых задачах
• Знать математическую статистику, Python, Jupyter Notebook, уметь писать код, понимать язык SQL-запросов, желательно уметь пользоваться Метрикой

Если вы хотите стать частью нашей команды — находите вакансию и откликайтесь

Чем занимаются

Бизнес-аналитики, в отличие от других направлений, работают напрямую с руководителями и вместе с ними выстраивают стратегию роста и развития всей компании — как единого организма. Обычно их работа тесно связана с деньгами: оценивают размер рынка, занимаются выплатами партнёрам и поиском аномалий.

Бизнес-аналитик в Яндексе выстраивает процессы, экономику, финансы и исследования. Он работает с BI и отчётами, а также решает задачи по визуализации данных.

Часто бизнес-аналитики решают сложные высокоуровневые задачи, где мало исходных данных и крайне важно правильно выбрать гипотезы и предпосылки. Например, когда компания оценивает возможность выхода на новый рынок, бизнес-аналитик помогает оценить его размер, потенциальную выручку и ключевые показатели для достижения целей.

Задачи

• Моделирование бизнеса
• Создание витрин по отслеживанию ключевых показателей
• Прогнозирование ключевых показателей

Примеры задач

• Яндекс Плюс — это подписка на сервисы Яндекса и основной источник выручки для Медиасервисов. Нужно понять размеры выручки с подписки в нескольких сценариях — оптимистичный, пессимистичный, реалистичный.
• Для этого аналитики сначала придумывают модель бизнеса — существенно упрощают сложную систему, чтобы посмотреть на процессы сверху вниз. Затем заполняют модель данными: тут помогают продуктовые дашборды, BI-системы и Excel.
• После прогнозирования и создания простых прогнозных моделей аналитики получают прогноз динамики подписки на несколько периодов вперёд. На последнем шаге аналитики разрабатывают функции, которые позволят менять ключевые параметры модели. Таким образом модель бизнеса становится «калькулятором», в котором можно пробовать различные входные параметры и получать возможное число подписчиков и выручку компании.

Какие навыки особенно важны

• Смотреть на всю систему целиком и упрощать сложные системы до простых
• Уметь писать простой код, знающих математическую статистику, Python, Jupiter Notebook и язык SQL-запросов

Если вы хотите стать частью нашей команды — находите вакансию и откликайтесь