Эта вакансия в архиве

Посмотреть похожие вакансии ↓
обновлено 17 часов назад

Аналитик-разработчик в команду ценообразования Яндекс Еды (ML)

Формат работы
hybrid
Тип работы
fulltime
Грейд
junior
Страна
Russia

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
Аналитик-разработчик в команду ценообразования Яндекс Еды (ML): разработка и оптимизация алгоритмов ценообразования и ML-моделей для повышения прибыльности, роста сервиса и удовлетворённости пользователей и ресторанов с акцентом на анализ бизнес-метрик, Python, SQL и математическую статистику. Focus on проектирование экспериментов, проверку гипотез, поиск точек роста продукта и внедрение изменений с измеримым бизнес-эффектом.

Локация: Москва, гибридный формат работы в офисе

Компания

Yandex развивает сервис доставки еды и технологии ценообразования, роста продукта и аналитики для российского и международного бизнеса.

Что делать

  • Оптимизировать алгоритмы ценообразования и анализировать их влияние на бизнес-метрики.
  • Развивать ML-модели, повышать их качество и точность, тестировать новые методы машинного обучения.
  • Находить точки роста продукта и формулировать ключевые метрики.
  • Проектировать, проводить и оценивать результаты экспериментальных исследований.
  • Анализировать данные, проверять гипотезы и внедрять изменения, повышающие прибыльность бизнеса.

Требования

  • Опыт в разработке или продуктовой аналитике от года.
  • Знание принципов машинного обучения.
  • Уверенная работа с данными на Python и SQL.
  • Навыки проверки гипотез с помощью математической статистики.
  • Готовность работать в команде, обсуждать идеи и аргументировать решения.

Хорошо, если есть

  • Опыт проведения и анализа A/B-тестов.
  • Опыт работы с системами распределённого вычисления, включая MapReduce.
  • Навыки построения метрик эффективности.
  • Знакомство с байесовской оптимизацией.
  • Базовое знание C++.

Культура и преимущества

  • Работа в команде ценообразования и платформы роста.
  • Возможность влиять на прибыльность сервиса, его рост и удовлетворённость пользователей и ресторанов.
  • Практическое применение ML, байесовской оптимизации, математики, статистики, Python и SQL.
  • Гибридный формат работы в московском офисе.