Руководитель направления аналитики в Игры

Дата размещения вакансии: 04.02.2026
Работодатель: Яндекс
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Центральный административный округ, район Хамовники, квартал Красная Роза
Требуемый опыт работы:
Более 6 лет

Яндекс Игры — платформа, где миллионы пользователей каждый день открывают для себя новые развлечения. Мы создаём экосистему, которая объединяет игроков, разработчиков и технологии.

Вы возглавите направление аналитики: будете определять стратегию работы с данными и превращать их в инсайты. У вас будет возможность выстроить процессы с нуля и напрямую влиять на ключевые метрики продукта. Ваша работа свяжет данные и решения: вам предстоит заниматься архитектурой хранилищ, проводить A/B-тесты, проверять продуктовые гипотезы и способствовать росту доходов.

  • Какие задачи вас ждут

    Стратегия данных
    Вам предстоит создать единую систему сбора, проверки и использования данных, а также определить важные для роста метрики и научить команду с ними работать.

    Продуктовая аналитика
    Вы будете искать закономерности в поведении игроков, оценивать эффективность новых фич и экспериментов. Ваши отчёты станут основой для принятия решений о развитии платформы.

    Взаимодействие с ML-командой
    Вы поможете аналитикам и дата-инженерам найти общий язык. Кроме того, вам предстоит разобраться, как предсказать отток аудитории или оптимизировать монетизацию с помощью моделей.

    Маркетинговая аналитика
    Вам нужно будет расширить зону ответственности: вы будете оценивать рекламные кампании и анализировать ROI партнёрских интеграций.

    Управление командой
    Сейчас в подчинении 4–5 аналитиков. В ближайшие годы команда вырастет, поэтому вам предстоит выстраивать процессы для её масштабирования

    Мы ждем, что вы

  • Обладаете опытом в gamedev

  • Работали в продуктовой аналитике (A/B-тесты, метрики роста, воронки)
  • Разбираетесь в маркетинговой аналитике
  • Проектировали DWH и управляли данными
  • Глубоко знаете SQL и Python (Pandas)
  • Имеете базовые знания ML (понимаете принципы работы моделей)
  • Умеете общаться с кросс-функциональными командами