Привет! Я Кирилл, тимлид команды аналитиков в Профи. Моя команда помогает принимать решения в кластере, где работают сложные алгоритмы: поиск заказов, ценообразование, баланс спроса и предложения, эффективность работы бизнес-моделей.

Мы ищем сильного аналитика в команду поиска и матчинга, которая следит за тем, чтобы клиенты и специалисты находили друг друга как можно быстрее и ни одна задача клиента не осталась без решения. 

Ключевое направление команды — рост назначаемости (договорённость клиента и специалиста о выполнении заказа). Каждый квартал стараемся улучшить метрику больше чем на 12%. Для этого много экспериментируем с параметрами алгоритмов выдачи заказов, придумываем новые механики для коммуникации со специалистами и исследуем поведение пользователей.

Рассчитываем, что ты посмотришь свежим взглядом наш поиск и матчинг, будешь валидировать убеждения и гипотезы, поможешь планомерно двигаться к улучшению сервиса. 

Технологии

Стандартный аналитический набор: SQL + Python + A/B-testing + Dashboards. Данные лежат в Vertica, ClickHouse и немного в MySQL. Сложные расчёты делаем в Python и сохраняем в репозитории на github. Дашборды делаем в Tableau и Metabase. Платформа A/B-тестирования у нас своя. 

Зачем тебе к нам

• Влиять на продукт. Аналитика — один из основных драйверов улучшений в кластере. Например, когда у нас родилась идея нового алгоритма ранжирования, мы собрали аналитическую команду, выделили ресурсы и после нескольких итераций смогли улучшить текущие показатели закрываемости на 10%!
• Заниматься тем, что интересно и важно. Аналитики в Профи — это полноценные участники продуктовых команд, которые помогают принимать решения. За счёт того, что основные бытовые аналитические проблемы решены (отчётность и дашборды автоматизированы и ad-hoc запросов почти нет), аналитики занимаются действительно интересными и ценными задачами.
• Творить вместе и решать задачи, которые никто в мире пока не решил хорошо. Идеального маркетплейса услуг пока не создали, поэтому есть шанс стать первопроходцем в решении многих аналитических задач.

Примеры будущих задач

• Придумать и обсудить дизайн А/B-эксперимента, провести пост-анализ и помочь с принятием решения.
• Придумать аналитическое решение для продуктовых задач. Например, как эффективно использовать географию выполненных заказов специалиста для роста назначаемости? Что можно улучшить в текущей системе показа заказов? 
• Убедиться, что есть вся аналитика для будущих и текущих фичей (достаточное логирование, дашборды).

В первые три месяца

• Погрузиться в работу команд поиска и матчинга: освоиться в данных, системах логирования и основных дашбордах, проверить, чтобы тебе всего хватало.
• Начать включаться в аналитическую работу над продуктом, помогать с оценкой продуктовых улучшений.
• Погрузиться в текущие A/B-тесты команды, помочь с их анализом. Разработать план по улучшению процессов A/B-тестирования и начать его реализовывать. 

Когда освоишься

• Помогать улучшать целевые метрики команды. 
• Валидировать убеждения и помогать с гипотезами для роста в матчинге и поиске. 
• Вместе с командой придумывать решения в тех областях, где A/B-тестирование не работает. 
• Будет здорово, если сможешь проводить ревью задач мидл-аналитика в команде и быть для него экспертным лидером.

Что нужно, чтобы к нам присоединиться

• Опыт продуктовой аналитики от трёх лет.
• Интерес к методологиям A/B-тестирования и causal inference. Иметь прикладной опыт в этих областях. 
• Глубокое понимание статистики и фреймворков проведения экспериментов: потенциальные подводные камни, актуальные экспериментальные методологии и т.п.
• Уверенное владение SQL, Python. 
• Умение объяснять сложные вещи простыми словами. Сможешь презентовать результаты работы команде или всей компании. Здорово, если есть желание делиться опытом на конференциях или внутренних митапах.