Analyst Developer

Наша команда развивает ecom-направление в транзакционном ИИ и в Поиске. Мы хотим помогать пользователям быстро находить нужные товары и сравнивать предложения, а магазинам — получать релевантный спрос. Для этого мы строим ранжирование на данных о товарах, магазинах, запросах и поведении пользователей.

• Развивать факторы ранжирования на основе магазинных признаков: исследовать признаки магазинов и мерчей, улучшать генерацию кандидатов и отбор предложений для выдачи, находить корректный способ учёта недопредставленных магазинов, детекция распродаж и магазинов со всплеском трафика.
• Развивать персонализацию, разнообразие и качество выдачи: оценивать потенциальный эффект персонализации, изучать доступные сигналы в User DWH, проектировать первые проверки, исследовать способы повышения разнообразия, масштабировать на органическую выдачу сигналы актуальности и продаваемости товаров.
• Находить точки роста органической выдачи: оценивать объём спроса на независимые магазины, анализировать выдачи, в которых товар нельзя купить вне маркетплейсов, длинные высококонверсионные сессии без покупки и кластеры с аномально низкой конверсией.
• Строить метрики и аналитические инструменты: развивать метрики GMV через Яндекс, заказов без маркетплейсов, разнообразия и рыночности ранжирования, показатели для новых участников выдачи.
• Помогать команде проводить эксперименты и выявлять аномалии: настройка и отладка экспериментов, развитие мониторинга и сигналов по хостам.

• Мыслите, как продуктовый аналитик: находите проблему, формулируете гипотезу, выбираете метрики и доводите исследование до решения.
• Умеете работать с большими поведенческими данными, строить приборы и находить причины изменений.
• Готовы быть партнёром для команд разработки, продукта и ML: приоритизировать задачи, обсуждать ограничения и защищать выводы данными.
• Уверенно владеете SQL и Python для анализа и обработки данных.
• Знаете статистику и теорию вероятностей, умеете проектировать и интерпретировать A/B-тесты.

• Будет плюсом: работа с поиском, рекомендациями или алгоритмами ранжирования; исследование персонализации и пользовательских признаков в DWH; построение мониторингов аномалий и систем продуктовых метрик; работа в ecom или крупных транзакционных сервисах.