Header: Аналитик в Медиасервисы
Description: Медиасервисы — Музыка, Кинопоиск, Афиша и все, что связано с подпиской Яндекс.Плюс, — быстрорастущие сервисы Яндекса. Наша группа помогает команде маркетинга принимать правильные решения по развитию этих сервисов на основе данных. Мы погружаемся в разнородные данные, выделяем из них значимые сигналы, формулируем и рассчитываем важные для бизнеса метрики. Фокусируемся на долгосрочных задачах, строим дашборды, а для этого нужно уметь не только оптимально считать, но и наглядно отображать результаты.
  Мы работаем с YT, Clickhouse, YQL и Nirvana.
Requirements: • хорошо знаете SQL и Python
  • готовы разбираться в многокомпонентной архитектуре больших и сложных сервисов
Tasks: • собирать максимум информации post-view и post-click, строить модели атрибуции 
  • оценивать вклад различных каналов с помощью эконометрического моделирования
  • валидировать оценки с помощью A/B-тестов 
  • строить прогноз LTV и других ключевых метрик по первым дням использования продукта
Pluses: • работали с MapReduce и ClickHouse
  • имеете опыт визуализации данных в Tableau, DataLens, Highcharts
Hashtags: #аналитика
Raw text: Аналитик в Медиасервисы🎬
  
  Медиасервисы — Музыка, Кинопоиск, Афиша и все, что связано с подпиской Яндекс.Плюс, — быстрорастущие сервисы Яндекса. Наша группа помогает команде маркетинга принимать правильные решения по развитию этих сервисов на основе данных. Мы погружаемся в разнородные данные, выделяем из них значимые сигналы, формулируем и рассчитываем важные для бизнеса метрики. Фокусируемся на долгосрочных задачах, строим дашборды, а для этого нужно уметь не только оптимально считать, но и наглядно отображать результаты.
  Мы работаем с YT, Clickhouse, YQL и Nirvana.
  
  Мы ждем, что вы:
  • хорошо знаете SQL и Python
  • готовы разбираться в многокомпонентной архитектуре больших и сложных сервисов
  
  Что нужно делать:
  • собирать максимум информации post-view и post-click, строить модели атрибуции 
  • оценивать вклад различных каналов с помощью эконометрического моделирования
  • валидировать оценки с помощью A/B-тестов 
  • строить прогноз LTV и других ключевых метрик по первым дням использования продукта
  
  Будет плюсом, если вы:
  • работали с MapReduce и ClickHouse
  • имеете опыт визуализации данных в Tableau, DataLens, Highcharts
  
  https://ya.cc/t/X2LyvGD8SN7gR
  
  #аналитика