Аналитик-разработчик (Data Scientist) в службу аналитики роста рекламы

Наша команда разрабатывает аналитические продукты для улучшения рекламного бизнеса Яндекса. Мы ежедневно извлекаем ценные для бизнеса инсайты из огромных объёмов информации.

Вам предстоит заниматься различными задачами: от базовых скорингов и дизайна A/B-тестов до causal inference для множественных одновременных воздействий. Также нужно будет строить долгосрочные прогнозы многофакторных временных рядов (LTV) и работать со сложными мультиклассификациями на основе данных, собранных с доступной части рунета.

Все наши проекты напрямую влияют на миллионы пользователей, поэтому работа требует высокой степени ответственности. Необходимо уметь грамотно интерпретировать результаты и эффективно представлять их бизнесу.

Какие задачи вас ждут

1) Построение централизованной платформы ML-моделей (скоринги, causal inference)

Вам предстоит написать внутренний инструмент, который будет поддерживать полный цикл построения семейства связанных моделей. Вы будете создавать черновые варианты моделей и усложнять их до тех пор, пока они не будут удовлетворять требованиям к качеству. Также нужно будет провести метаанализ платформы и данных, извлечь дополнительную информацию из всего семейства моделей — для этого пригодится хорошее знание линейной алгебры. Затем нужно будет вывести технические артефакты в прод, разбить метааналитику на гипотезы для дальнейшего развития и понятным языком рассказать бизнесу обо всех метриках и результатах.

2) Проверка нетривиальных гипотез с помощью A/B

У нас есть платформа, которая закрывает большую часть стандартных задач. Но часто нужно проверять нетривиальные гипотезы, тестировать разные воздействия, проектировать эксперименты для проверки сложных параметров (например, длины цепочек воздействий). Вам предстоит заниматься такой работой.

Мы ждем, что вы

• Программируете на Python, знаете библиотеки scikit-learn, PyTorch, TensorFlow
• Хорошо знаете статистику и машинное обучение
• Знакомы с базовыми принципами А/B-тестирования
• Знаете SQL и понимаете устройство баз данных

Будет плюсом, если вы

• Занимались разработкой, проводили ревью кода, знакомы с CI и Git
• Работали в рекламном бизнесе
• Разрабатывали с нуля модели каузального вывода или имеете большой опыт в задачах детектирования эффекта от воздействий на ретроданных
• Знакомы с конверсией, ROI, LTV и другими маркетинговыми метриками
• Работали со стеком SQL, Python, Airflow, Spark, Hive, HDFS