Middle Product analyst (pricing)

О продукте

Мы делаем не только продукт по поиску недвижимости, но еще и предлагаем крутые инструменты для бизнеса, в частности для риэлторов и агентств, которые продают объекты на вторичном рынке недвижимости.

О команде
Вертикаль “Вторички” поддерживает специализированная команда аналитиков прайсинга. Основная задача команды прайсинга - это оптимизация цен на продукты листинга (цена размещения объявления) и продвижения действующего контента (VAS-ов).

Задачи команды прайсинга:

• Подбор оптимальных цен через ценовые эксперименты
• Формирование предложений о полугодичном изменении цен в рамках базовой монетизации по всей продуктовой сетке ЦИАН. Поддержка и развитие модели базовой монетизации
• Углубление тарифной сетки - дифференцированное ценообразование
• Поиск оптимального периода назначения цен
• Продуктовое тестирование ML-инструментария для решения задач оптимизации цен от нашей ML-команды

Итого наша цель - обеспечить достижение текущего бюджета направления вторичной недвижимости и найти точки роста для буста денежных метрик.

Стек
SQL, Python, Hadoop, FineBI, своя ячейка в JupiterHub

Процессы

Чтобы выбирать самые перспективные гипотезы и дешево их проверять, мы постоянно улучшаем процессы. У нас есть дискавери грумминг, на котором продакты, аналитики и дизайнеры обсуждают и приоритизируют идеи общим голосованием. Так каждый в команде может влиять на наши фокусы. После выбора лучших идей работаем по double diamond - сначала валидируем проблему, потом решение, чтобы снять как можно больше рисков до старта разработки.

Задачи, которые нужно решать

• Формирование предложений по изменению цен на CORE-продукты для A-B-C-D клиентов: цены на листинг и продукты продвижения
• Дизайн и проведение ценовых А/B тестов
• Моделирование и сценарный анализ влияния ценовых предложений на конечную выручку вторичного бизнеса
• Формирование ожиданий у стейкхолдеров и подведение итогов по влиянию ценовых изменений на выручку

Проектные/периодические задачи

• создание и подготовка отчетов и дашбордов
• подготовка новых витрин данных и описание требований для команды DWH.

Наш будущий коллега

• Имеет опыт в продуктовой аналитике от 2 лет. Грейд: middle
• Закончил ВУЗ: естественно-научное, техническое или экономическое. Приоритет: МГУ (Мехмат, ВМК, физфак, эконом), МГТУ, РЭШ, МФТИ, ВШЭ(эконом, миэф, фкн, матфак), СПБГУ, НГУ (мехмат, физфак, эконом). Среди дополнительного образования ценим: Курсы карпова (Karpov.courses), Яндекс практикум, GoPractice, EXPF (Экспериментфест), курсы ODS, ШАД
• Имеет опыт в аналитике монетизации и аукционах в классифайдах, финансовом и сценарном моделировании (для нас приоритет, т.к. команда прайсинга в целом про это)
• Знает SQL - продвинутый уровень (подзапросы/оконные функции/продвинутые джоины, обработка массивов и вложенных json-структур (hive))
• Умеет в Python (pandas/numpy/scipy/statsmodels и др. стат. пакеты), AirFlow, git)
• Хорошо в АБ, описательные статистики, оценка доверительных интервалов параметров модели, умение формулировать статистические гипотезы и дизайнить метрики для экспериментов
• Имеет опыт работы в одной из BI систем (Tableau, PowerBI, Redash, FineBI, DataLens и тд)

Все это будет плюсом

• Опыт создания финансовых моделей для оценки продуктовых запусков. Умение переводить продуктовые метрики в финансовые
• Умение применять статистические методы оценки A/B тестов (стат.критерии / увеличение чувствительности метрик), умение задизайнить эксперимент с этапа постановки продуктовой задачи
• Развитое структурное и бизнес мышление

Что мы предлагаем

• Удаленную работу с возможностью приходить в офис в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске. В офисе – кухни, оборудованные всем необходимым, а также снеки, фрукты, кофе и чай, бесплатная авто и вело парковки;
• Большие возможности для роста и развития: в первые месяцы у каждого сотрудника есть ментор, после появляется личный план развития и возможность прокачивать soft/ hard skills на практике, обучении, конференциях;
• ДМС с первого рабочего дня (со стоматологией, госпитализацией, страховкой выезжающего за пределы нашей страны);
• 5 day off в год, помимо основного отпуска;
• Кафетерий льгот Aladdin и PrimeZone;
• У каждого сотрудника есть денежный депозит 25000 рублей — можешь оплатить им абонемент в фитнес, обучение, развлечения, консультации психолога и других специалистов, купить вещи или подарки для себя и своей семьи;
• Доплата за 10 дней больничного: Циан компенсирует 10 рабочих дней больничного в год после прохождения испытательного срока. Если ты проведёшь на официальном больничном две недели, ты не потеряешь в доходе, оклад за месяц будет выплачен полностью.

Этапы интервью

1. Общее знакомство по телефону с рекрутером 30 мин или по желанию - видео интервью с ИИ. Отклики через ИИ рассматриваем в приоритете, т.к. такой подход позволяет быстрее познакомиться с тобой и принять решение о дальнейших этапах
2. Две технических секции по 1 часу:
   - лайфкодинг SQL/Python, база на АБ/матстат
   - продуктовый кейс
3. Финал совместно с HR BP. Для нас очень важно взять в команду человека, с котором мы будем сходиться в ценностях. Не готовы здесь уступать даже в случае кандидатов с подходящими навыками и опытом
4. И, наконец, оффер!

И еще

На любом из этапов мы можем попросить выписку из электронной трудовой, чтобы свериться с твоим официальным опытом.