ML-разработчик в группу эффективности охватной рекламы

В Яндексе мы помогаем рекламодателям достигать их целей. Один из ключевых эффектов медийной рекламы — рост знания бренда. Однако измерить этот показатель непросто: существует множество методик (исследования Brand Lift, опросы, анализ поисковых запросов и др.), каждая со своими плюсами и минусами.

Мы ищем разработчика, который поможет нам систематизировать подходы к измерению знания бренда, выбрать наиболее точные и применимые для разных типов кампаний и внедрить их в практику работы с рекламодателями. Ваша работа напрямую повлияет на то, как мы объясняем рекламодателям ценность медийной рекламы.

Какие задачи вас ждут

Анализ и внедрение новых методик измерения знания бренда и влияния рекламы
Вы будете проводить онлайн- и офлайн-эксперименты, строить понятные метрики отклика пользователей на рекламу, например лифты по post-view-активности.

Разработка и поддержка пайплайнов расчёта метрик на больших данных
Рекламодателям важно постоянно отслеживать эффективность кампаний, поэтому предстоит настраивать регулярную и производительную обработку рекламных данных объёмом в миллиарды показов в сутки.

Адаптация метрик под новые платформы и форматы и их внедрение
Рекламная сеть Яндекса постоянно расширяется и подключает новые площадки, например Smart TV. У многих из них есть своя специфика, которую нужно учитывать при расчёте лифтов.

Обучение и внедрение ML-моделей для оптимизации показов рекламы
Вы будете обучать и внедрять ML-модели (преимущественно классический ML, а также DL), чтобы находить пользователей, наиболее релевантных каждой кампании, и обеспечивать высокие метрики знания бренда.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Мы ждем, что вы

• Работали аналитиком
• Владеете инструментами анализа данных: SQL (обязательно), Python (будет плюсом)
• Понимаете основы работы с большими данными (MapReduce)
• Способны объяснять сложные концепции нетехническим специалистам