Аналитик данных в команду беспилотных автомобилей

Яндекс хочет сделать повседневную жизнь людей более безопасной, удобной и комфортной. Мы ставим перед собой масштабную цель: оказаться в числе первых в мире компаний, создавших технологии беспилотного управления автомобилем и роботом-доставщиком. Чтобы воплотить это в жизнь, мы создаём команду увлечённых, умных и целеустремленных профессионалов. Развитию технологий беспилотного вождения помогает анализ данных. Так, за управление флотом и прозрачность ежедневных процессов отвечает операционная аналитика, за векторы будущего развития технологии — продуктовая и стратегическая. Для решения этих задач команда Yandex Self-Driving Group (YSDG) ищет аналитика данных. Что нужно делать: определять и реализовывать ключевые метрики качества технологий и процессов YSDG; разрабатывать операционную, аналитическую и управленческую отчётность совместно с владельцами процессов и продуктов; проактивно искать возможности для улучшения технологии беспилотного вождения и основанных на ней продуктов; внедрять подход data-driven к управлению процессами. Мы ждем, что вы: окончили технический вуз или учитесь на старших курсах; отлично знаете мат. статистику, теорию вероятностей, методы оптимизации и предсказательное моделирование; системно мыслите, умеете получать, структурировать и систематизировать информацию, чётко излагаете мысли; уверенно владеете SQL; уверенно владеете Python (предпочтительно) или R. Будет плюсом, если вы: владеете современными инструментами визуализации данных на основе открытых фреймворков Superset, Seaborn, Shiny или промышленных BI-сред PowerBI, SAP BI, Tableau, Grafana, DataLens, Pentaho или их аналогов; работали с Hadoop, Apache Spark, MapReduce и другими современными технологиями и фреймворками для обработки больших данных; строили аналитическую отчётность и/или прогностические модели в реальных бизнес-задачах; проектировали A/B-тесты и тестировали продуктовые гипотезы; участвовали в соревнованиях по программированию или обработке данных (Kaggle, TopCoder, ACM или подобных).