Аналитик-разработчик в Плюс Фантех

Плюс Фантех — один из самых быстро растущих бизнес-юнитов внутри Яндекса. Мы развиваем подписку Яндекс Плюс и сервисы, которыми регулярно пользуются десятки миллионов людей в разных странах: Кинопоиск, Музыку, Афишу, Книги.

Ищем аналитика-разработчика в нашу кросс-сервисную команду Business Intelligence, которая помогает бизнесу находить объяснения происходящего, точки роста и способы повышения эффективности в продуктах и процессах.

Мы ожидаем, что вы поможете нам стать центром компетенций всех аналитических команд Плюс Фантеха, внедрять лучшие практики и продвигать наши ключевые ценности: развитие аналитической зрелости компании и сотрудников, высокое качество данных и эффективное использование ресурсов.

Какие задачи вас ждут:

• Исследовательский анализ данных
  Вы будете анализировать большие данные, чтобы находить инсайты о пользователях, их опыте взаимодействия с подпиской Плюс и сервисами Фантеха. Наши любимые вопросы: что происходит и почему? Мы включаемся в кросс-сервисные проекты и любим описывать реальность через модели.

• Создание и оптимизация витрин и дашбордов
  Чтобы бизнес держал руку на пульсе, мы создаём дашборды с понятными метриками и измерениями, на которых бизнес-пользователи могут быстро получать качественные ответы. Для этого мы нередко используем обработку данных с помощью статических методов и AI, включая LLM.

• Развитие семантического слоя
  Чтобы все команды говорили на одном языке, мы внедряем семантический слой, в котором описываются термины, измерения, метрики и формальные методологии их расчёта.

• Владеете SQL и Python для анализа данных на уровне middle+
• Разбираетесь в продуктовых метриках, статистических методах, основах ML
• Имеете навыки создания дашбордов в BI-системах DataLens, Superset, Grafana, Power BI, Tableаu или других
• Мыслите системно, умеете задавать правильные вопросы авторам задач, связывать факты, выдвигать гипотезы и конструктивно аргументировать свою точку зрения
• Имеете хорошие коммуникативные навыки и способны доступно презентовать результаты своей работы как специалистам, так и бизнес-заказчикам
• Работали в команде над подобными задачами более двух лет

• Работали с таблицами терабайтных размеров
• Создавали дата-пайплайны типа Airflow или AI-workflow типа n8n
• Знаете JavaScript CSS: он используется для кастомизации дашбордов в DataLens