Аналитик данных в команду маркетинга
Оценка ИИАвито — один из лучших работодателей в РФ с сильной инженерной культурой и интересными задачами на больших данных. Гибридный формат работы и современный стек технологий делают вакансию крайне привлекательной для опытных аналитиков.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в математической статистике (A/B-тесты, причинно-следственный анализ) и владения ML-инструментами, что характерно для уровня Middle+/Senior. Работа в Авито подразумевает высокие стандарты качества кода и аналитической проработки.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиций Data Analyst уровня Middle/Senior в крупных тех-компаниях Москвы рынок предлагает конкурентные условия. Указанный диапазон соответствует текущим рыночным реалиям для специалистов с навыками ML и Causal Inference.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Аналитик данных в команду маркетинга
Стек: аналитика данных, продуктовая аналитика, AB-тестирование, Trisigma, причинно-следственный анализ, машинное обучение, прогнозирование временных рядов, AI
Аналитик данных в команду маркетинга (SMAK) в Авито. Работа на стыке маркетинга, продукта и бизнеса, оценка эффективности рекламных кампаний, проведение AB-тестов, использование ML и AI для анализа и …
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Artificial Intelligence
- A/B Testing
- Machine Learning
- Data Analytics
- Product Analytics
- Causal Inference
- Time Series Forecasting
- Trisigma
Возможные вопросы на собеседовании
Авито активно использует A/B-тестирование для оценки маркетинга. Важно понимать, как кандидат справляется с проблемой сетевых эффектов или внешних факторов.
Как вы подходите к дизайну A/B-тестов в маркетинге, когда классическое разбиение на контрольную и тестовую группы затруднено из-за пересечения каналов?
В описании упомянут причинно-следственный анализ, что критично для оценки инкрементальности маркетинга.
Какие методы Causal Inference вы использовали для оценки Lift-эффекта рекламных кампаний?
Вакансия предполагает работу с временными рядами для прогнозирования.
С какими основными сложностями вы сталкивались при прогнозировании маркетинговых метрик на основе временных рядов и как их решали?
Упоминание Trisigma указывает на специфический инструментарий для работы с данными.
Знакомы ли вы с библиотекой Trisigma или аналогичными фреймворками для анализа экспериментов, и в чем их преимущество перед стандартными статистическими тестами?
Роль находится на стыке бизнеса и аналитики.
Как вы переводите сложные результаты ML-моделей на язык бизнес-метрик для стейкхолдеров из отдела маркетинга?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
