<aside>
Локация: Москва - в классном офисе на Белорусской 💅🏻 / удалённо
Формат: full-time, с возможностью собрать свою команду
Уровень: Lead
Продукт: Поиск в экосистеме Т
Другие вакансии в продукте: Product Lead, Product Manager, Product Analyst
</aside>
Поиск в Т-Банке — одна из ключевых точек входа в экосистему наших сервисов. Люди ищут переводы, билеты, инвестиции, кешбэки и многое другое — каждый день, миллионами. Чем сложнее становится экосистема, тем важнее становятся поиск и навигация.
Мы ищем Analytics Lead, который возглавит аналитическую экспертизу поиска и обеспечит data-driven подход к развитию продукта. Тебе предстоит построить систему метрик, создать культуру работы с данными, собрать сильную аналитическую команду и стать стратегическим партнёром для продукта, разработки и ML.
В ближайшие несколько месяцев:
Построить систему мониторинга качества поиска
Настроить трекинг ключевых метрик (nDCG, MRR, CTR, успешность сессий) по основным вертикалям. Внедрить дешборды и алерты для оперативного контроля деградаций.
Запустить регулярный анализ поведения пользователей
Выявлять неудовлетворённые запросы, анализировать сегменты с низким quality score, формировать отчёты по проблемным паттернам использования поиска.
Обновить процессы A/B тестирования
Провести аудит текущих подходов, стандартизировать дизайн экспериментов, согласовать основные метрики успеха. Обеспечить единообразный процесс интерпретации результатов.
На горизонте года:
Построить системную оценку влияния поиска на пользователя и бизнес Связать метрики качества с ключевыми бизнес-показателями (конверсии, выручка, удержание), внедрить анализ сквозных сценариев и продвинутые методы прогнозирования: модели LTV, кластеризацию интентов, анализ аномалий и пользовательского поведения.
Построить сильную аналитическую команду
Подобрать и онбордить аналитиков под ключевые направления, выстроить развитие в соответствии с целями продукта. Настроить систему целей и KPI, управлять загрузкой и ростом. Развивать взаимодействие с Product, ML, Data Engineering и другими командами.
Обеспечить высокое качество данных (Data Quality)
Построить процессы контроля качества данных: валидации, алерты, регулярные аудиты. Взаимодействовать с Data Engineering для оптимизации пайплайнов, исключения ошибок и деградаций.