Аналитик-разработчик в команду аналитики визуального поиска

Наша команда занимается продуктовой аналитикой функций Алисы, которые работают с изображениями.

Мы анализируем три сценария:

• Фотоинпут — позволяет получать генеративный ответ по изображению.

Диапазон запросов очень широкий: можно спросить, что изображено на картинке или из какого аниме персонаж, запросить инструкцию к прибору с картинки — это запросы, где важен поисковый ответ. А можно попросить решить задачу, сравнить два товара с картинки или сделать аналитику по таблице — это запросы, предполагающие генеративный ответ.

• Генерация изображения — позволяет создать изображение по текстовому промпту.
• Редактирование изображения — позволяет изменить загруженное изображение в соответствии с промптом пользователя.

Мы отвечаем на сложные вопросы, оцениваем состояние продукта, делаем прогнозы и помогаем принимать решения о его развитии, используя большой объём данных. Наша цель — улучшать ежедневный опыт миллионов пользователей.

Кроме продуктовой аналитики, мы оцениваем качество ответов Алисы в этих сценариях: разрабатываем метрики для оценки качества ответов, собираем датасеты для обучения и сравниваем результаты с конкурентами.

Какие задачи вас ждут

Онлайн-метрики и метрики оценки качества
Вы будете создавать новые онлайн-метрики, предлагать гипотезы и рекомендации для принятия решений. Кроме того, вам предстоит совершенствовать метрики, чтобы понимать, насколько хороша модель и стала ли она лучше по сравнению с текущей версией, а также сравнивать её с конкурентами.

Развитие продукта
Вам нужно будет исследовать поведение и потребности пользователей, траекторию развития рынка и продуктов, проводить A/B-эксперименты, оценивать их успешность и точки роста продукта.

Поиск закономерностей
Вам предстоит расследовать аномалии и находить их первопричины во внутренних и внешних событиях.

Разработка инструментов
В числе ваших задач будут упрощение и модернизация ежедневной работы аналитиков с помощью автоматизации рутинных процессов.

Сбор сложных корзин и датасетов
Чтобы улучшать модели, вы будете активно искать примеры случаев, когда они работают недостаточно хорошо, а чтобы модель отлично справлялась на сложных срезах, вам нужно будет находить новые источники данных и собирать их для обучения.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

Мы ждем, что вы

• Занимались аналитикой или Data Science не меньше года
• Уверенно пишете на Python и SQL
• Знаете основные библиотеки для Data Science
• Умеете применять статистику для анализа данных и интерпретации результатов

Будет плюсом, если вы

• Работали с продуктами из области компьютерного зрения
• Знаете основы машинного обучения