WorkaemКарьерная платформа
  • Вакансии
  • Компании
  • Зарплаты
  • Офферы
  • Сервисы
  • Блог
  • Работодателям
Workaem

Карьерная платформа для IT-специалистов: вакансии напрямую с карьерных страниц 300+ компаний, из телеграм-каналов, с международных площадок и от работодателей напрямую. Разбор условий, детектор мёртвых вакансий, AI-инструменты для резюме. Базовые функции бесплатны.

Подпишись, присылаем лучшие вакансии недели
Или читай канал в телеграме
Соискателям
Все вакансииЗа границейУдалёнка в долларахКомпании с РУ основателямиЗарплатыОфферыВозможностиСоветыСоздать резюмеТренировка интервью
По технологиям
Вакансии PythonВакансии JavaScriptВакансии ReactВакансии JavaВакансии GoВакансии Docker
По профессиям
РазработкаДизайнQA / ТестированиеАналитикаProduct / Project ManagerМаркетинг
Работодателям
Разместить вакансиюТарифыБаза кандидатовСвязаться с нами
Кабинет
РегистрацияВойтиЛичный кабинетМои откликиСохранённыеУведомления
Компания
О проектеПредложенияКонтактыБлогКонфиденциальностьУсловия использования
© 2026 Workaem. Все права защищены.КонфиденциальностьУсловияОферта
Made by IT, for IT 💛
Продуктовый аналитик в команду YaOS Кинопоиска
ВердиктОписаниеИнструментыКомпанияПохожие
  1. Главная
  2. /
  3. Вакансии
  4. /
  5. Продуктовый аналитик в команду YaOS Кинопоиска

Яндекс·Москва·2 дн назад

Продуктовый аналитик в команду YaOS Кинопоиска

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
Зарплата не указана
Вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Наша компания

Привет! Меня зовут Артем, я руковожу продуктовой аналитикой Кинопоиска. Наша команда участвует во всех продуктовых — и не только — изменениях сервиса. Мы расширяемся, и если вы хотите работать в интересных проектах и пилить ресёрчи — будем рады познакомиться! Артем Рябцев

О роли

Руководитель группы продуктовой аналитики YaOS — операционная система для умных телевизоров с собственным интерфейсом, рекомендациями, тематическими подборками и магазином приложений. Пользователи могут смотреть здесь Кинопоиск, телеканалы и контент других видеосервисов.

Чем предстоит заниматься

Оценка рекомендаций и контентных витрин
Вам предстоит измерять вклад рекомендаций и подборок в смотрение и долгосрочную вовлечённость пользователей. Нужно будет отделять эффект ранжирования от влияния контента, позиции и визуального представления, оценивать инкрементальный эффект продуктовых изменений и находить точки роста в использовании каталога
Эксперименты и продуктовые решения
От постановки задачи и выбора метрик до дизайна эксперимента, анализа результатов и принятия решения. Там, где классический A/B-тест невозможен, предстоит применять другие методы оценки причинно-следственных связей
Реклама и партнёрские сценарии
Часть задач будет связана с рекламой, AVOD-контентом и партнёрскими размещениями. Нужно будет оценивать рекламную нагрузку, влияние монетизационных механик на продуктовые метрики и находить баланс между коммерческой эффективностью и пользовательским опытом
Партнёрство с продуктовой командой
Вы будете плотно работать с продакт-менеджерами, дизайнерами, разработчиками и ML-командой: формировать систему метрик, определять требования к данным, находить точки роста и предлагать продуктовые решения. Мы ждём, что аналитик сможет аргументированно влиять на развитие продукта и оспаривать гипотезы команды, если данные их не подтверждают
Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Наши требования

Знаете SQL на уровне написания сложных запросов
Уверенно владеете Python для анализа данных
Проводили A/B-эксперименты и анализировали результаты
Умеете проводить продуктовые исследования, разбираться во взаимосвязях метрик и на основе выводов предлагать решения
Работали с BI-инструментами: DataLens, Tableau или аналогами
Самостоятельно погружаетесь в задачу, доводите исследования до рекомендаций и умеете ясно объяснять выводы продукту и бизнесу
Работали в продуктовой команде крупной технологической компании
Работали в онлайн-кинотеатре или другом контентном сервисе
Понимаете основные принципы работы рекомендательных моделей и умеете оценивать их продуктовый эффект
Использовали методы причинно-следственного анализа там, где невозможно провести классический A/B-эксперимент
Работали с рекламной монетизацией и оценивали её влияние на продуктовые метрики
Используете AI-инструменты и агентов в аналитической работе

Технологии и навыки

Москва
Офис
гибридный
Я
Яндекс
Москва

ГрейдMiddle
ЗанятостьПолная занятость
РегионРоссия
ФорматОфис
ИсточникСкрыто
Опубликовано2 дн назад
Все вакансии компании

AI-помощник

под эту вакансию
Войди, чтобы AI оценил твоё соответствие вакансии и написал сопроводительное письмо

Похожие вакансии

Системный аналитик клиентского опыта в Яндекс 360ЯндексPython-разработчик в складские операции ЛавкиЯндексРазработчик на C++ в группу обработки и хранения ассортимента МаркетаЯндексСтарший Java-разработчик в B2B TravelЯндекс
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).