- Страна
- Россия
Аналитик-разработчик в команду быстрых ответов Alice AI
Оценка ИИЭто топовая позиция в одной из лучших технологических компаний России. Работа над Alice AI — это передовой край ML и аналитики, предлагающий отличные возможности для профессионального роста и работы с огромными массивами данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена строгими требованиями к знанию матстата, теории вероятностей и умению решать нестандартные задачи. Работа в Яндексе предполагает прохождение многоэтапных технических интервью и высокий уровень конкуренции.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЯндекс обычно предлагает зарплаты на уровне или чуть выше рыночного медиана для Senior-специалистов, дополняя их расширенным соцпакетом и опционной программой. Указанный диапазон соответствует текущим реалиям для опытных аналитиков данных в Москве.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Яндекс
Аналитик-разработчик в команду быстрых ответов Alice AI
Опыт работы: от 3 лет
Формат работы: офис или гибрид (Москва, Санкт-Петербург)
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Развивать метрики инфосценария. Ваша работа — не сводить дашборды, а строить причинно-следственную картину: что именно в выдаче дало рост, а что — лишь иллюзия роста на онлайне. Вы будете проектировать эксперименты, отличать сигнал от шума и помогать команде не гнаться за цифрами, которые никуда не ведут
-Улучшать быстрые ответы Alice AI. За каждым ответом Яндекса — генеративная модель. Вам предстоит встраивать новые модели в продакшн-цикл, замерять, где они выигрывают, а где ломают то, что работало, и аргументировать, стоит ли пускать их к миллионам пользователей. Это работа на стыке аналитики и ML: вы не пишете модель, но именно по вашим данным команда решает, ехать ей дальше или нет
-Собирать карточки объектов, по которым понятно, что важно пользователю. Карточка — это маленький продукт: то, что стоит показать на визитке ресторана, театра, чтобы человек закрыл задачу без второго клика. Нужно будет выявлять, какие атрибуты объекта реально двигают пользу, проводить эксперименты, чтобы карточка становилась точнее. Здесь много работы с тем, что сложно формализовать на старте
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Свободно владеете теорией вероятностей и математической статистикой — проводили A/B-эксперименты, интерпретировали их результаты
-Решаете нестандартные математические задачи — там, где нет готового алгоритма, можете выстроить рассуждение с нуля
-Анализировали данные на Python или SQL — сами берёте данные, обрабатываете, делаете вывод; опыт работы с большими объёмами — большой плюс
-Спокойно и аргументированно отстаиваете свою позицию и слышите чужую: в Поиске ценят аргументацию данными, а не голосом
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- A/B Testing
- Mathematical Statistics
- Probability Theory
- Data Analysis
- Machine Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний, необходимых для корректной интерпретации экспериментов в Alice AI.
Расскажите, как вы будете рассчитывать необходимый размер выборки для A/B-теста, если мы ожидаем небольшое изменение в метрике CTR быстрых ответов?
Важно понимать, как кандидат отличает реальный эффект от случайных колебаний.
Как вы определяете, является ли рост метрики на онлайн-панели реальным улучшением продукта или это 'шум' или прокси-эффект?
Проверка навыков работы с данными и инструментарием.
Опишите ваш самый сложный кейс анализа данных на Python: с какими проблемами в данных вы столкнулись и как их решили?
Оценка способности работать с ML-метриками и качеством генерации.
Как бы вы предложили измерять качество ответов генеративной модели в Alice, если стандартные метрики не дают полной картины?
Проверка soft skills и умения работать в команде Поиска.
Приведите пример ситуации, когда данные противоречили мнению команды или руководства. Как вы аргументировали свою позицию?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
