Аналитик в платформу экспериментов Такси

Мы разрабатываем необычный продукт — платформу экспериментов для аналитиков. Внутри этой платформы:

• Статистика и статистический анализ: мы проверяем робастность методов и выпускаем их в продакшен, ищем новое и просматриваем статьи
• Приблизительные прогнозы: при проектировании платформы мы исходим из каких-то условий, которые не всегда точно известны, например прикидываем, сколько за год будет экспериментов
• Системный анализ: анализируем UI-платформу, метрики и много чего ещё
• CustDev: общаемся с аналитиками, которые будут пользоваться платформой

Какие задачи вас ждут

Прокачка методологической зрелости
Вы будете работать с методами, которые формируют качество экспериментов для десятков команд. Читать статьи, воспроизводить подходы, проверять их на реальных данных, сравнивать робастность и принимать решения, что внедрить в платформу.

Анализ экспериментальных кейсов разных команд
Через нашу платформу проходит весь спектр продуктовых сценариев: от новых фич до процедур технической оптимизации и рекламных кампаний. Эта роль даёт уникальный эффект «повышенной насмотренности»: за год вы увидите больше экспериментальных кейсов, чем большинство аналитиков за всю карьеру, и станете тем человеком, который может сказать, где спрятана статистическая яма, а где — настоящий инсайт.

Проектирование удобного флоу экспериментов
Нужно будет изучать, как команды запускают эксперименты: какие шаги проходят аналитики, какие точки ломаются, что мешает запускать быстрее или оценивать корректнее. И делать этот путь проще: формализовывать шаги, убирать лишнее, улучшать интерфейс и сам процесс расчёта.

Развитие инструментов ИИ внутри платформы
Вам предстоит создавать AI-ассистентов для аналитиков: от дизайна до интерпретации результатов. Придумывать, как ИИ будет ускорять эксперименты и помогать находить инсайты раньше.

Разработка полноценного платформенного решения
Вы будете изучать, как работает сплитование трафика, как построены витрины данных, как собираются и фильтруются события, какие ограничения есть у систем хранения.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Мы ждем, что вы

• Уверенно пользуетесь Python, SQL и, может быть, не только слышали о Spark, но и использовали его
• Хорошо разбираетесь в статистике, следите за публикациями и трендами в этой области
• Проводили A/B-тесты, а может быть, внедряли новые методы тестирования
• Рисовали схемы процессов
• Компромиссны и терпеливы: готовы перепроверять и повторно просчитывать то, что на первый взгляд может показаться излишним
• Знаете английский на уровне Upper-Intermediate и выше
• Готовы погружаться в технические подробности работы платформы и учитывать предложения и потребности аналитиков