Аналитик-разработчик в команду ML- и AI-сценариев Поиска
Posted 1
view
Мы отвечаем за единый аналитический и ML-контур поисковых тем. Ищем сильного аналитика-разработчика. Откликайтесь, если занимались продуктовой аналитикой или Data Science более года, уверенно пишете на Python и SQL и умеете превращать неструктурированную продуктовую проблему в конкретное решение.Развитие ML-классификатора Поиска и Алисы
Вы будете развивать классификатор поисковых запросов end-to-end: вместе с продуктовыми командами формулировать задачу, определять целевые и приёмочные метрики, проектировать разметку, исследовать ошибки модели и выпускать новые версии в продакшен. В работе используются LLM-разметка, краудсорсинг, офлайн-оценка моделей и пользовательские сигналы. Среди ближайших направлений — сквозной классификатор Поиска и Алисы, выделение новых пользовательских сценариев и повышение качества сложных и неоднозначных запросов. R&D и поиск точек роста
Источники роста требуют полноценных исследований. Вам предстоит самостоятельно формулировать гипотезы, находить возможности в данных, оценивать их потенциальный эффект и предлагать продуктовые решения. Например, мы находим новые коммерческие кластеры запросов и определяем, в каких сценариях Поиск и Алиса должны работать как единый продукт. Развитие KPI-приборов и аналитических AI-агентов
У команды уже есть основные витрины, дашборды и мониторинги. Задача нового аналитика — не строить их заново и не заниматься постоянной ручной поддержкой, а развивать систему принятия решений на их основе. Вы будете совершенствовать методологию ключевых метрик, их декомпозиции и семантический слой для AI-агентов. Наша цель — чтобы агент мог самостоятельно находить нужные данные, объяснять изменение показателя и помогать локализовывать его причину. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Занимались продуктовой аналитикой или Data Science более года * Уверенно пишете на Python и SQL * Умеете превращать неструктурированную продуктовую проблему в исследование и конкретное решение * Знаете статистику и умеете проектировать проверку гипотез: через A/B-тесты, офлайн-оценку или другие подходящие методы * Понимаете базовые принципы ML и оценки качества моделей * Готовы самостоятельно вести проекты, обсуждать решения с несколькими продуктовыми командами и отвечать за конечный результат* Имеете опыт работы с LLM, разметкой данных или ML-классификаторами
Вы будете развивать классификатор поисковых запросов end-to-end: вместе с продуктовыми командами формулировать задачу, определять целевые и приёмочные метрики, проектировать разметку, исследовать ошибки модели и выпускать новые версии в продакшен. В работе используются LLM-разметка, краудсорсинг, офлайн-оценка моделей и пользовательские сигналы. Среди ближайших направлений — сквозной классификатор Поиска и Алисы, выделение новых пользовательских сценариев и повышение качества сложных и неоднозначных запросов. R&D и поиск точек роста
Источники роста требуют полноценных исследований. Вам предстоит самостоятельно формулировать гипотезы, находить возможности в данных, оценивать их потенциальный эффект и предлагать продуктовые решения. Например, мы находим новые коммерческие кластеры запросов и определяем, в каких сценариях Поиск и Алиса должны работать как единый продукт. Развитие KPI-приборов и аналитических AI-агентов
У команды уже есть основные витрины, дашборды и мониторинги. Задача нового аналитика — не строить их заново и не заниматься постоянной ручной поддержкой, а развивать систему принятия решений на их основе. Вы будете совершенствовать методологию ключевых метрик, их декомпозиции и семантический слой для AI-агентов. Наша цель — чтобы агент мог самостоятельно находить нужные данные, объяснять изменение показателя и помогать локализовывать его причину. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Занимались продуктовой аналитикой или Data Science более года * Уверенно пишете на Python и SQL * Умеете превращать неструктурированную продуктовую проблему в исследование и конкретное решение * Знаете статистику и умеете проектировать проверку гипотез: через A/B-тесты, офлайн-оценку или другие подходящие методы * Понимаете базовые принципы ML и оценки качества моделей * Готовы самостоятельно вести проекты, обсуждать решения с несколькими продуктовыми командами и отвечать за конечный результат* Имеете опыт работы с LLM, разметкой данных или ML-классификаторами