Яндекс Карты — один из крупнейших картографических сервисов в России. Мы известны прежде всего нашим Навигатором, но не ограничиваемся только им. Активно развиваем инструменты, которые помогают пользователям исследовать мир и планировать досуг. Наш главный продукт — персональные рекомендации. Мы учимся понимать уникальность каждого места, подбираем подходящие фото и видео, пишем RTB и ранжируем выдачу для каждого пользователя индивидуально. Про наш рекомендательный движок мы писали на Хабре. Можно открыть «богатый» discovery-режим на десктопе по ссылке или в приложении Яндекс Карт — нажав на кнопку «Рекомендации». Также мы отвечаем за сервис ранжирования всей статической выдачи — от лавочек и ларьков с мороженым до горы Эверест. Наша задача — оптимизировать метрики всех заинтересованных стримов: discovery, монетизации и навигации. Это самостоятельное и непростое направление с большим потенциалом роста.

Обязанности:

Поиск точек роста продукта
Вы будете заниматься исследовательской аналитикой: искать новые возможности для роста продукта, изучать поведение пользователей и выявлять неочевидные закономерности в данных. Предстоит глубоко погружаться в метрики, формулировать и проверять гипотезы — от того, как пользователи видят рекомендации и взаимодействуют с ними, до поиска проблем в сборе данных и обучении моделей рекомендательного движка. Вместе с командой разработки будете проектировать решения и проводить A/B-тесты. Аналитика ранжирования POI
Вы будете разбираться, что делает карту удобной для пользователя. Предстоит формулировать и разрабатывать метрики качества пользовательского опыта, анализировать алгоритмы ранжирования POI и искать точки роста. Аналитические инструменты
Вы будете поддерживать и развивать аналитическую инфраструктуру: дашборды, ETL-процессы, real-time-инструменты, создавать новые метрики и критерии качества, чтобы бизнес мог принимать правильные решения на основе данных. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Ключевые навыки:

  • Работали над метриками в ML
  • Строили эффективные процессы обработки данных
  • Выстраивали аналитическую инфраструктуру: дашборды, метрики и мониторинги
  • Уверенно владеете SQL и Python
  • Умеете проводить A/B-тесты
  • Знаете теорию вероятностей и математическую статистику
  • Любите продуктовую разработку
  • Любите анализировать данные
  • Любите разбираться в сложных системах и искать точки роста
  • Самостоятельны и готовы браться за новые задачи, для которых нет готовых решений

Дополнительные требования:

  • Работали с RecSys
  • Работали с LLM-as-a-Judge
  • Работали с Толокой или другими краудсорс-платформами