Ищем специалиста, который будет заниматься аналитикой качества товарного ранжирования в Поиске и в Алисе. Вам предстоит отвечать на множество вопросов. Например: * Как научить ML-модели понимать, что этот конкретный товар предпочтительнее показать в выдаче, чем какой-то другой? * Как понять, что ранжирование в Поиске хорошо работает и как это замерить? * Правда ли, что товары, которые предлагает Алиса пользователям, — это то, что им нужно, и можно ли сделать эту выдачу лучше? * Можем ли мы понять, что с большей вероятностью хочет видеть пользователь, и предложить ему именно это?

Обязанности:

Выстраивание системы метрик
Метрики — основа любого продукта. От их качества зависит, что в итоге выучат наши ML-модели и в какую сторону будет двигаться продукт. Мы используем систему из офлайн- и онлайн-метрик. Эту систему предстоит улучшать, а для этого нужно понять, где её область применения, какие у неё недостатки и как их исправить. A/B-эксперименты
Эксперименты ранжирования сильно влияют на перераспределение трафика в интернете и на поведение пользователей. А как понять, что стало лучше? Особенно если одна метрика смотрит в позитивную сторону, а другая — в негативную. Поиск точек роста
Какие фичи стоит добавить в ML-модели? На каких срезах мы работаем лучше, а на каких хуже? Почему мы не показали самую релевантную ссылку по запросу, где она потерялась? Как часто такое происходит? Это только часть вопросов, на которые предстоит отвечать Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Ключевые навыки:

  • Работали с большими объёмами событийных данных и логами различных сервисов
  • Уверенно владеете Python и SQL
  • Знаете статистику и теорию вероятностей
  • Можете самостоятельно разбираться в данных, находить проблемы качества и причины аномалий

Дополнительные требования:

  • Участвовали и побеждали в олимпиадах по математике, физике, программированию
  • Работали с архитектурой аналитических данных продукта: собирали витрины, понимаете, что такое ETL
  • Разрабатывали и внедряли новые метрики
  • Знаете основы машинного обучения