Аналитик в команду эффективности карты Пэй в Финтех

Дебетовая карта Пэй — один из ключевых финтех-продуктов Яндекса. Мы развиваем её как универсальный инструмент для ежедневных платежей, получения бонусов и использования сервисов миллионов пользователей. Запускаем и масштабируем современные механики лояльности: кешбэк, реферальные программы, акционные кампании, чтобы сделать карту центром финансовой жизни.

Команда аналитики эффективности карты Пэй следит за тем, чтобы каждый рубль промоинвестиций способствовал росту продукта. Мы анализируем внутренние и внешние каналы продвижения, создаём аналитические пайплайны с нуля, оцениваем эффективность инструментов и даём рекомендации по распределению бюджетов.

У нашей команды есть глубокий доступ к данным по всему пользовательскому пути в экосистеме Яндекса. Это позволяет не ограничиваться точечными промо, а с помощью системного анализа повышать лояльность и разрабатывать долгосрочные стратегии по удержанию пользователей, кросс-селлингу и увеличению ценности продукта для них.

Мы не просто делаем карту — мы меняем то, как люди строят свою финансовую жизнь. Нам нужны те, кто любит раскладывать сложные задачи на простые инсайты, умеет увлечься цифрами и горит идеей создавать продукты, которыми хочется пользоваться самому. Присоединяйтесь — вместе сделаем карту Пэй незаменимой!

Оптимизация промоканалов
Вы будете исследовать эффективность кешбэка, реферальных и акционных механик, находить точки роста в привлечении и удержании клиентов, искать способы оптимизации бюджета.

Построение аналитических пайплайнов и BI-дашбордов
Вам предстоит создавать автоматизированные отчёты для продукта и топ-менеджмента, визуализировать ключевые метрики по росту пользователей, качеству новых инструментов и влиянию акций.

А/B-тестирование
Вы будете плотно работать с А/B-тестами: от разработки дизайна и запуска до глубокого анализа результатов, интерпретации эффектов и выработки рекомендаций для улучшения.

Исследования и моделирование
Вам нужно будет погружаться в исследование нестандартных гипотез, строить uplift-модели, прогнозировать пользовательское поведение и искать наиболее эффективные комбинации механик лояльности.

Стратегические рекомендации
На основе анализа данных и потребностей пользователей вы будете предлагать новые инструменты и промомеханики, чтобы обеспечивать масштабный и системный рост карты Пэй в экосистеме.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

• Анализировали данные в Python (Pandas, NumPy, визуализация)
• Применяли advanced-аналитику (прогнозирование, ML-моделирование, uplift modeling) или готовы учиться работе с ней
• Отлично владеете SQL и умеете работать с большими объёмами данных
• Можете проектировать и автоматизировать пайплайны, BI-дашборды (Tableau, Looker, PowerBI, Superset)
• Глубоко разбираетесь в A/B-тестировании (дизайн, статистика, интерпретация)
• Понимаете цикл продуктовой аналитики (от гипотезы и дизайна механики до оценки влияния и рекомендаций)
• Мыслите системно и ищете инсайты в большом массиве данных
• Умеете работать с неструктурированными задачами и принимать решения в условиях неопределённости
• Знаете, как доносить результаты до разных стейкхолдеров

• Работали в финтехе, e-commerce или с платёжными системами
• Проводили A/B-тесты на платёжных продуктах
• Знаете, из чего складывается юнит-экономика дебетовой карты или других продуктов финтеха
• Умеете работать с экосистемными продуктами (например, программами лояльности, BNPL)
• Знакомы с методами когортного анализа, LTV, retention
• Понимаете, как устроена инфраструктура Яндекса (YT, MapReduce, ClickHouse)
• Умеете автоматизировать рутину (от отчётов до валидации данных)
• Разбираетесь в логике поведения пользователей в мобильных приложениях
• Понимаете, как данные влияют на принятие продуктовых решений