- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Аналитик-разработчик
Оценка ИИИзвестный бренд Wildberries, работа над внутренним продуктом (платформа A/B-тестов) и удаленный формат делают вакансию очень привлекательной. Стек технологий современный и востребованный на рынке.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует сочетания навыков классической аналитики данных, разработки на Python и глубокого понимания математической статистики для работы с A/B-тестами. Дополнительным вызовом является работа с ClickHouse и инструментами оркестрации вроде Airflow.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для специалистов такого уровня (Middle/Senior) в российском финтехе и ритейле рыночные вилки обычно начинаются от 200 000 рублей. Wildberries традиционно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие рынку.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Wildberries уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Wildberries и развивайте платформу A/B-тестирования крупнейшего маркетплейса!
Описание вакансии
Аналитик-разработчик Wildberries
Местоположение: Россия
Формат работы: Удаленно
Опубликована: 23.04.2026
Требования:
• Опыт аналитиком от 2 лет
• Уверенный SQL (ClickHouse)
• Python (Pandas, Scipy)
• Знание матстатистики
• Опыт с Airflow или Go будет плюсом
О компании
Wildberries развивает собственную платформу для A/B-тестирования. Команда занимается исследованиями методов тестирования, оптимизацией запросов и развитием функционала платформы.
Откликнуться опубликована в LinkedIn у Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- A/B Testing
- Python
- Pandas
- SQL
- Statistics
- Airflow
- Go
- ClickHouse
- SciPy
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу над платформой A/B-тестирования, где расчет статзначимости является ключевым.
Как вы будете проверять гипотезу о равенстве средних, если распределение данных сильно отличается от нормального?
Работа ведется с ClickHouse, который имеет свои особенности в плане производительности.
Какие техники оптимизации SQL-запросов в ClickHouse вы использовали для обработки больших массивов данных?
Для автоматизации процессов в компании используется Airflow.
Опишите ваш опыт создания и поддержки DAG в Airflow: с какими сложностями вы сталкивались?
Важно понимать, как кандидат подходит к дизайну экспериментов.
Как рассчитать необходимый размер выборки для A/B-теста и какие факторы на него влияют?
Роль совмещает аналитику и разработку.
Расскажите о самом сложном инструменте или скрипте, который вы разработали на Python для автоматизации аналитических задач.
Похожие вакансии
Data аналитик (Senior)
Data аналитик (Middle)
Data инженер (Middle)
Аналитик данных (финтех)
Разработчик хранилищ данных (Senior)
Data Analyst
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!