- Страна
- Россия
Аналитик-разработчик в команду еком-агентов Алисы
Оценка ИИСильный бренд работодателя, работа над передовыми AI-продуктами и отличный социальный пакет. Вакансия предлагает уникальный опыт на стыке аналитики и разработки в одной из лучших технологических компаний.
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 ИИРоль требует сочетания навыков классической аналитики данных, разработки на Python и понимания современных AI-технологий (LLM, VLM). Высокая планка Яндекса к качеству кода и работы с Big Data делает позицию сложной, но интересной.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЯндекс предлагает конкурентную зарплату, соответствующую рыночным ожиданиям для опытных аналитиков-разработчиков в Москве. Итоговое предложение сильно зависит от грейда кандидата по результатам секций.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🙂* Аналитик-разработчик в команду еком-агентов Алисы
Привет! Меня зовут Егор, я занимаюсь аналитикой еком-агентов в Алисе. Еком-агенты помогают выбирать товары прямо в чат-интерфейсе. Ищем человека, который будет находить точки роста агентов и доводить решения до продакшена.
Егор Агапов, аналитик-разработчик
Какие задачи вас ждут:
• Искать точки роста
Разбираться, где и почему сценарий работает недостаточно хорошо. Формулировать гипотезы, проводить эксперименты и доводить изменения до продакшена.
• Развивать систему оценки качества еком-агентов
Проектировать автоматизированные eval-пайплайны, которые позволяют оценивать качество работы агентов.
• Работать с данными и моделями
Собирать датасеты, разбираться в логах, решать проблемы качества данных. Можно использовать классические ML-модели, LLM, VLM и другие методы: для нас важен не выбор технологии, а результат.
• Развивать аналитическую систему
Поддерживать систему данных, на которой строится аналитика еком-агентов: витрины, метрики, документацию.
Мы ждём, что вы:
• Уверенно владеете Python и SQL
• Работали с большими объёмами событийных данных и логами
• Работали с пайплайнами обработки данных и инструментами оркестрации
• Понимаете принципы работы LLM-систем, AI-агентов и классического ML
Что мы предлагаем:
Яндекс — это комьюнити. Тут есть и спортивные клубы, и книжный клуб, и киберспортивное сообщество. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩*{{apply_contact}}на нашем сайте
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Machine Learning
- LLM
- VLM
- Data Pipelines
- Big Data
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с LLM-агентами в e-commerce. Важно понимать, как оценивать их точность.
Как бы вы спроектировали систему автоматизированной оценки (eval-пайплайн) для LLM-агента, помогающего с выбором товаров?
В описании указано, что нужно работать с логами и событийными данными.
Расскажите о вашем опыте работы с большими объемами данных: какие инструменты оркестрации вы использовали и как решали проблемы качества данных?
Роль включает поиск точек роста и проведение экспериментов.
Опишите случай, когда вы на основе анализа данных сформулировали гипотезу, которая в итоге привела к значимому улучшению продукта в продакшене.
Работа с Алисой подразумевает сложные сценарии взаимодействия.
Какие метрики вы бы считали ключевыми для оценки успеха еком-агента в чат-интерфейсе?
Упоминается использование различных моделей (ML, LLM, VLM).
В каких случаях вы бы предпочли классический ML вместо использования LLM для задач ранжирования или классификации товаров?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
