компания "яндекс" анализ данных позволяет понять, в какую сторону нам нужно развиваться как продукту. эти же данные мы используем как основу для системы рекомендаций учителям, понимая, какие задания какие навыки развивают. итоговая цель нашей работы — быть глазами как для нас самих, так и для учителей, понимать что происходит с продуктом, читать большие данные с помощью различных инструментов, придумывать и создавать инструменты для промежуточных отчётов для смежных служб и в виде данных для рекомендательной системы. мы быстро движемся, и хочется весь объём получаемых данных читать, как книгу, поэтому перед нами стоит множество вызовов, и они ждут своих героев. что нужно делать: анализировать большой объём данных о поведении пользователей в продукте; проводить эксперименты по внедрению фичей, улучшающих продукт, и анализировать их результаты; предлагать продуктовые и монетизационные изменения на основе найденных закономерностей при исследовании данных; совместно с командой аналитиков реализовывать стабильный расчёт бизнес-метрик; оптимизировать нетривиальные etl-процессы обработки больших данных; работать с данными на каждом этапе их трансформации: от появления информации в конкретном источнике до отображения в bi; поддерживать и модифицировать созданные решения, обеспечивать доступность сервиса и корректность данных для принятия решений. мы ждем, что вы: хорошо знаете математику и владеете основами статистики; хорошо знаете sql и понимаете устройство современных реляционных баз данных; уверенно программируете на python; разрабатывали etl- или elt-процессы и проектировали хранилища данных; разбираетесь в классических алгоритмах и структурах данных; не боитесь осваивать новые технологии; умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений; умеете аргументированно и доступно отстаивать собственную точку зрения и слышать чужие. будет плюсом, если вы: знакомы с ml-моделями сatboost и рекомендательными системами; работали со специализированными аналитическими базами данных greenplum, vertica, clickhouse, teradata; разрабатывали процессы обработки сложных событий (cep) во времени, приближённом к реальному, на kafka streams, spark, flink; руководили стажёрами или начинающими специалистами; работали по методологии agile. условия: интересные задачи, возможность влиять на процесс и результат; работа в кросс-функциональной команде; гибкий график, гибридный формат (офис + удалённая работа); расширенное дмс, оплата 80% стоимости дмс для супругов и детей; компенсация оплаты питания; программы жилищных займов для сотрудников под 3% или без процентов; оплата обучения и профильных конференций; тренажёрный зал и йога в офисе; скидки у партнёров компании.
Адрес
Москва