Аналитик данных

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Constructor — это платформа нового поколения для поиска и обнаружения в электронной коммерции, построенная на уникальной архитектуре на основе GPT, специально разработанной для коммерции.

Вам нужно будет анализировать производительность A/B-тестов моделей, конфигураций и сегментов клиентов для количественной оценки влияния на бизнес и руководства разработкой машинного обучения, исследовать качество обучающих данных, тенденции производительности моделей и эффективность функций в масштабе, изучать, как изменения в ранжировании влияют на поведение пользователей и метрики конверсии, используя SQL, Python и Spark для выявления закономерностей использования, аномалий и возможностей для оптимизации, определять новые метрики для измерения релевантности поиска, персонализации и производительности моделей, а также создавать масштабируемые дашборды и инструменты отчетности для команд продукта, инженеров и руководства.

• Опыт анализа сложных экспериментов и извлечения действенных инсайтов из больших, зашумленных наборов данных.
• Опыт статистического тестирования и практического дизайна экспериментов.
• Написание оптимизированных SQL-запросов для извлечения и преобразования данных в терабайтных масштабах.
• Владение распределенными системами, такими как Spark, для обработки больших данных.
• Сильные навыки в исследовательском анализе, разработке пользовательских метрик и создании внутренних инструментов.
• Опыт работы с библиотеками науки о данных и автоматизации.
• Понимание конвейеров машинного обучения, качества обучающих данных и метрик ранжирования/рекомендаций.
• Знакомство с концепциями релевантности поиска и персонализации.
• Разработка метрик, точно отражающих производительность модели и продукта.
• Обеспечение соответствия технических метрик бизнес-результатам.
• Создание убедительных дашбордов с использованием Tableau, Looker или пользовательских дашбордов на Python.
• Представление сложных результатов как техническим, так и руководящим аудиториям.
• Влияние на решения по продукту и инженерии через сторителлинг данных.
• Эффективное сотрудничество между командами для улучшения ML и продукта.
• Глубокое любопытство к поведению пользователей и влиянию на бизнес.
• Связь изменений алгоритмов с реальными результатами клиентов.
• Доступность в часовом поясе с 9:00 до 15:00 UTC.
• Будет плюсом: свободное владение английским языком.

• Неограниченное количество дней отпуска.
• Полностью удаленная команда.
• Стипендия на обустройство домашнего офиса.
• Предоставляются ноутбуки Apple.
• Бюджет на обучение и развитие.
• Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком для квалифицированных сотрудников.
• Регулярные выездные мероприятия команды.