Старший аналитик-менеджер в команду офлайн-KPI-метрики ранжирования

С помощью офлайн-KPI-метрики ранжирования оценивается качество поисковой выдачи Яндекса по отдельным сигналам: релевантности веб-страниц запросу, их авторитетности и т. д. Метрика должна полностью отражать качество выдачи (для любых тематик запросов, типов веб-страниц и других аспектов) и задавать вектор развития Яндекс Поиска. Мы постоянно улучшаем как качество сигналов для метрики, так и саму метрику.

Какие задачи вас ждут

Улучшение офлайн-метрики ранжирования
Вам предстоит разобраться с устройством офлайн-метрики и помогать улучшать её качество. Эта задача требует отличных математических знаний и навыков. Вы будете исследовать, формулировать и оцифровывать проблемы в метрике и итоговом ранжировании, придумывать способы их исправления и реализовывать их. Результат напрямую влияет на продакшен, ведь офлайн-метрика — это таргет для модели ранжирования в Поиске.

Построение и поддержка аналитических моделей в оценке качества Поиска
Команда офлайн-KPI-метрики отвечает не только за саму форму офлайн-метрики, но и за множество процессов офлайн-оценки качества поиска: приёмки новых ML-моделей ранжирования, сбор «корзин» (множества запросов для оценки качества поиска), сбор дашбордов мониторинга качества и получение по ним инсайтов о проблемных зонах и методах их решения. Потребуется решать множество важных продуктовых и аналитических вопросов и вести сложные проекты.

Работа с офлайн-метриками всех компонентов выдачи
Выдача Яндекса состоит не только из ссылок на веб-страницы (так называемой органической выдачи), но и из тематических блоков, рекламы. Каждый компонент выдачи имеет свои особенности. При правильном их учёте можно построить офлайн-сигнал, значительно улучшающий качество выдачи. Вы будете отвечать за эти офлайн-сигналы и улучшать как качество самих сигналов, так и процессы вокруг них.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Мы ждем, что вы

• Имеете опыт руководства или менторства в аналитике
• Любите математику
• Читаете и понимаете профильные тексты на английском языке
• Обладаете знаниями в области машинного обучения, имеете опыт внедрения моделей

Будет плюсом, если вы

• Любите математику
• Участвовали и побеждали в олимпиадах по математике, физике, программированию
• Применяли математическую статистику в работе
• Читаете и понимаете профильные тексты на английском языке
• Владеете базовыми знаниями в машинном обучении