Наши продуктовые команды ежедневно запускают новые A/B-эксперименты, и для того, чтобы они могли проверять свои гипотезы с максимальной точностью и скоростью, мы разрабатываем собственную A/B-платформу. Цель - сделать эту платформу не просто "калькулятором", а полноценным продуктом, поэтому команда A/Б-тестов работает не только над платформой и ее фичами, но и над процессами, методологиями и культурой вокруг экспериментов.
Что нужно делать:
🌸Разрабатывать методологию pricing-экспериментов (switch-back, query level split) и помогать командам их запускать; 🌸Строить пайплайн A/B-тестирования для API бизнеса с сотнями миллионов запросов в день; 🌸Внедрять CUPED в сервис авторасчёта - писать код на Python, поддерживать Airflow DAG; 🌸Развивать инструменты для дизайна экспериментов; 🌸Исследовать лучшие практики и искать способы ускорить тесты; 🌸Валидировать дизайны экспериментов и постанализов, разбираться в сложных кейсах CI подходов.
Ты нам подходишь, если:
💦2+ года в аналитике, включая реальный опыт A/B-тестирования (от 20 тестов в год) - дизайн, запуск, анализ - будет круто, если напишешь в сопроводительном письме, сколько тестов ты провел на последнем месте; 💦Уверенно пишешь код на Python (не только ноутбуки) и понимаешь, что такое Docker контейнер; 💦Можешь сходу пояснить за CUPED и понимаешь, в чем преимущества Bayesian подхода; 💦Умеешь оптимизировать SQL-запросы, которые не тормозят на миллиардах строк (с помощью LLM достаточно); 💦Разговорный английский - от B1; 💦Используешь LLM-ассистенты в работе (Claude Code, ChatGPT и др.)
Показать контакты
#remote
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник - Telegram канал. Название доступно после авторизации