Аналитик данных в направление Поиска (удаленная работа)

Вакансия: Аналитик данных в направление Поиска

Описание вакансии

О роли

Привет! Мы ищем Дата аналитика поиска. Мы - команда дата аналитики в отделе ML, хотим лучше понимать профиль и опыт взаимодействия клиентов с музыкой, нашими поверхностями. Анализируем результаты работы поиска, проводим исследования данных. У тебя будет возможность применить свои знания для решения широкого круга проблем, в том числе создание качественных дата продуктов, которые действительно важны для пользователей.

В этой роли у тебя будет возможность поработать в команде дата-аналитики над направлением Поиска. Тебя ожидает плотное взаимодействие с командами Поиска, Рекомендаций, и коллегами по DataScience.

Почему это важно

Звук стремится стать лидером в области стриминга audio-first контента, предлагая уникальный и захватывающий опыт для пользователей. Мы знаем, что успешный продукт начинается с глубокого понимания запросов аудитории и умения воплощать это понимание в жизнь.

Мы предлагаем тебе уникальную возможность заниматься задачами связанными с улучшением работы алгоритмов поиска. Огромный массив данных тебе в помощь около 100 млн треков, который будет только расти.

Чем будешь заниматься у нас:

• Аналитическими исследованиями по направлению Поиска;

• проведением и подведением итогов экспериментов, А/Б-тестов;

• дизайном и реализацией метрик продукта и индустрии, сервисных метрик качества;

• визуализацией данных и построение дашбордов в FineBI.

Технологии, с которыми будешь работать:

• SQL;
• python;
• Hadoop;
• Airflow / Git.

Успех в этой роли обеспечат:

• Опыт работы дата-аналитиком от 2х лет в крупных ИТ-компаниях, телекоме или музыкальной сфере на аналогичной позиции;

• техническое образование и хорошая математическая подготовка в области статистического анализа и теории вероятностей;

• опыт в проведении А/Б тестов;

• опыт в построении системы внутренней отчетности (Tableau, FineBI и т.п.);

• продвинутый SQL (PL/SQL, T-SQL), Python (pandas/pyspark, matplotlib/seaborn/plotly), HDFS, Hadoop;

• желательно знание метрик качества ML моделей (оффлайн метрики, метрики ранжирования);

• умение объяснять полученные результаты бизнесу.