Аналитик по кластеризации поисковых запросов (Python/NLP)

Локация: Екатеринбург, улица Восточная, 7Г. Первые 6 месяцев — работа в офисе; дальнейший формат готов обсуждаться. Удалённая работа не рассматривается.

Зарплата: 150 000–250 000 ₽ в месяц до вычета налогов, обсуждается индивидуально по итогам собеседования.

Компания

Рекламное агентство, развивающее направления репутационного маркетинга и лидогенерации для клиентов из автомобильной, строительной, медицинской и других отраслей.

Что делать

• Кластеризовать и категоризировать поисковые запросы и ключевые фразы по сегментам, нишам, географии и продуктовым группам.
• Определять интент запросов, находить незадействованные кластеры и приоритизировать расширение рекламного охвата по объёму спроса и конверсионности.
• Нормализовать и очищать данные: выполнять лемматизацию, устранять дубли и опечатки, обрабатывать транслит, автотаргетинг, минус-слова и типы соответствия.
• Поддерживать внутренний классификатор, словари и правила категоризации, включая разбор неоднозначных запросов и документирование логики.
• Выстраивать полный цикл обработки данных: от выгрузки из Яндекс Директа и хранилища до формирования кластеров в БД или BI.
• Контролировать качество разметки, покрытие и точность классификации, выявлять нецелевые запросы и систематические ошибки.

Требования

• Релевантный опыт от 2 лет в маркетинге, аналитике, семантике или контекстной рекламе.
• Python для обработки текста и данных: pandas, regex, requests; готовность работать с выгрузками от сотен тысяч до миллионов строк.
• SQL, агрегации, оконные функции и сложные выборки по большим таблицам; опыт PostgreSQL или ClickHouse.
• Понимание семантики контекстной рекламы, Яндекс Директа и Метрики, включая API, цели, сегменты и атрибуцию.
• Умение строить и поддерживать таксономии и классификаторы, а также знание CPL, CR, ДРР, CPC, ROAS и экономики воронки.
• Ежедневное использование нейросетей для эмбеддингов, кластеризации и классификации запросов; версионирование скриптов и правил в Git.

Хорошо, если есть

• Опыт NLP и семантической кластеризации, включая sentence-transformers, YandexGPT или OpenAI embeddings, k-means, HDBSCAN и тематическое моделирование.
• Опыт нормализации русского текста, построения классификаторов и ведения справочников на масштабе.
• Опыт работы в агентстве с несколькими клиентами и performance-вертикалями.
• Опыт автоматизации и автообновления данных в Power BI или аналогичных системах.
• Понимание аукционной механики рекламных платформ.

Культура и преимущества

• График 5/2, с 10:30 до 19:00; выходные — суббота и воскресенье, а также праздничные дни по трудовому календарю.
• Оборудованное рабочее место в просторном офисе.
• Яндекс-станции в каждом отделе.
• Собственная кофейня с десертами и едой.
• Возможности профессионального и карьерного роста.