компания "headhunter" мы помогаем находить самую лучшую работу и сотрудников, расти, развиваться и просто достойно жить. за год примерно каждый четвёртый нашёл работу через hh.ruбольшая часть приглашений кандидатов на собеседования – благодаря рекомендательным системам, но поисковые и рекламные тоже остаются очень важны. выдачи, которые показывают эти системы, сильно персонализируются для каждого пользователя, на основе машинного обучения и быстрого учёта интересов пользователей по их поведению. эти системы работают полностью в online и обрабатывают около 10 тыс. запросов в секунду. мы их постоянно развиваем, команда растёт и нам потребовался ещё один менеджер продуктов. мы ищем специалиста с сильным техническим и аналитическим бэкграундом, опытом в создании продуктов на основе машинного обучения, высоко нагруженных систем, онлайн-обработки больших данных. при этом нужно оставаться user obsessed, мыслить в терминах пользы, стратегии, целей, метрик, гипотез и людей. обязанности: брать себе okr, на метрики, которые отражают ценность для пользователей и выгоду для компании, выполнять их собирать вызовы и гипотезы, разбираться, решением от какой проблемы является та или ная ml-практика и можем ли мы позволить её с точки зрения архитектуры и ресурсов кластера вместе с командой выбирать гипотезы для проверки, прорабатывать их, в том числе самостоятельно считать с помощью sql, python, ga, яндекс.метрики/аппметрики, какие у гипотез есть предпосылки (делать прототипы тоже можно), декомпозировать, ограничивать scope дизайнить контролируемые эксперименты, анализировать результаты a/b- и tdi-тестов, делать на основе гипотез выводы, анализировать обратную связь, создавать материалы, объясняющие новую функциональность и свойства систем с точки зрения их пользователей представлять результаты работы в понятном виде, как для команды, так и для коллег и пользователей без специальных технических и математических знаний работать синхронно с другими подразделениями, вести стратегию и roadmap’ы, считать unit-экономику, обосновывать ресурсы требования опыт работы менеджером продуктов на основе машинного обучения, высоко нагруженных систем, онлайн-обработки больших данных, не менее 2 лет до этого, когда-нибудь опыт аналитиком данных, разработчиком, ml-инженером, не менее 2 лет опыт анализа больших данных, знание sql (включая оптимизацию запросов и оконные функции), ga, яндекс.метрики/аппметрики, готовность считать аналитику в том числе самостоятельно опыт дизайна экспериментов и принятия решений по a/b- и tdi-тестам насмотренность в ml-практиках, архитектуре поисковых и рекомендательных систем, бизнес-метриках не обязательно, но является плюсом умение самостоятельно делать прототипы pipeline’ов для обучения моделей, участие в recsys challenge или kaggle, умение применять обычный ml-стек на python знание предметной области найма, кругозор в hr tech физико-математическое образование, шад, физтех, мгу, мифи, бауманка опыт работы в яндексе, mail.ru/vk, авито, ivi опыт работы в стартапах опыт работы по процессам it kanban условия гибкий график работы, возможен гибридный формат: частично в офисе, частично удаленно разнообразные задачи, ответственность за результат и продукт возможность учиться за счет компании, участие в специализированных конференциях корпоративное дмс и различные скидки от партнёров hh оформление в соответствии с тк рф, «белая» заработная плата в установленные даты
Адрес
Москва