Технологии и команда экспертов мирового уровня
Каждый день сотни IT-команд Яндекса решают сложные, уникальные и интересные технологические задачи. У нас можно работать в разных командах с разной продуктовой культурой и атмосферой: в больших хайлоад-сервисах и небольших внутренних стартапах. Все специалисты влияют на развитие продукта, помогают встраивать и развивать топовые технологии в сервисах, которые делают жизнь миллионов людей лучше.
- Сильная команда, с которой можно расти и самому стать экспертом мирового уровня
- Возможность поработать с разными командами над разными задачами и продуктами
- Участие в разработке технологий, которые влияют на мировую
IT-индустрию - Культура инноваций и создание по‑настоящему уникальных продуктов и сервисов
О вакансии
Наша команда работает над тремя направлениями в продукте Маркета: финтехом, лояльностью и шоп-ин-шопами.
Финтех — это оплата и интеграция финтех-продуктов Яндекса в Маркет. Мы занимаемся постоплатой, Сплитом, картой Пэй и страховками. Через эти продукты проходит значительная часть оборота Маркета, а через оплату — весь оборот. Поэтому Финтех — критически важное направление с точки зрения и денежных метрик, и качества продукта.
Лояльность — это функции, которые делают посещение и возвращение на Маркет интереснее для пользователя: «Колесо призов», «Любимая категория», распродажи, временные персональные скидки (FOMO-скидки), предложения для новичков, лайв-трансляции и так далее.
Шоп-ин-шопы — это страницы магазинов внутри Маркета. Мы работаем и с В2В-, и с В2С-частью продукта.
Какие задачи вас ждут
- Улучшение продукта
Вы будете выявлять проблемы пользователей и предлагать решения, искать точки роста, придумывать новые и улучшать существующие функции продукта. Также вам предстоит анализировать данные с помощью SQL и Python, запускать и анализировать А/В-эксперименты.
- Оптимизация механик
Вы будете разрабатывать и совершенствовать алгоритмы для механик Финтеха и лояльности. Например, определять, кому и на какой ассортимент предоставить бесплатную рассрочку, улучшать алгоритм подбора категорий для «Любимой категории», находить оптимальные способы интеграции механик лояльности в продукт для партнёров, а также создавать общую метрику успеха для Маркета и страховок.
Мы ждем, что вы
- Использовали в работе хотя бы один язык программирования (SQL и Python приветствуются)
- Хорошо знаете математику, владеете основами теории вероятностей и математической статистики
- Умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений
- Критически смотрите на получаемые результаты
- Аргументированно отстаиваете собственную точку зрения и слышите чужие
- Быстро и живо мыслите, готовы учиться и брать на себя ответственность
Что мы предлагаем
Премии каждые полгода для всех, кто успешно прошёл ревью.
В офисах есть всё, что нужно для комфортной работы: удобные рабочие зоны, уютные места для отдыха, кофепойнты для спокойных перерывов.
В офисах в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Новосибирске, Казани и Нижнем Новгороде есть тренажёрные залы со всем необходимым.
Начинает работать с первого месяца. В неё входят:
- плановая и неотложная помощь, стоматология, расширенный превентивный чекап, телемедицина 24/7;
- психотерапия в онлайн-сервисах наших партнёров;
- после года работы добавляется лазерная коррекция зрения, после двух — ведение беременности и роды.
Также мы покрываем 80% стоимости ДМС для супругов и детей.
Есть всё, чтобы учиться: внутренняя платформа с 100+ курсами, менторство и программы для руководителей.
Оплачиваем участие в профильных конференциях и помогаем подготовиться к публичным выступлениям.
Если для работы нужен иностранный язык, поможем организовать обучение и оплатим 50% стоимости.
Делаем закрытые мероприятия: вечеринки, фестивали и другие ивенты.
В Яндексе много клубов по интересам, Random Coffee, сервисы для знакомств и взаимопомощи. А наши спортивные клубы регулярно участвуют в забегах, триатлонах и других соревнованиях.
На портале скидок масса специальных предложений для сотрудников от наших партнёров.
Ключевые навыки
- Анализ данных
- SQL
- Математическая статистика
- Python