- Страна
- Россия
Аналитик-разработчик в команду Электро
Оценка ИИЯндекс предлагает работу над инновационным продуктом с сильной командой и отличным соцпакетом, включая расширенное ДМС для семьи. Вакансия привлекательна сложностью задач и возможностью видеть реальный вклад в развитие электротранспорта.
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 глубоких знаний математической статистики и умения работать на стыке аналитики и разработки алгоритмов. Высокая планка Яндекса к техническим навыкам и необходимость работы с научными статьями делают отбор достаточно строгим.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в Яндексе для аналитиков такого уровня обычно соответствует верхней границе рынка, часто дополняясь годовыми бонусами и опционами (RSU), что делает совокупный доход крайне конкурентным.
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 Электро*
Привет! Я Сергей, руководитель аналитики Электро. Ищу аналитика, который возьмёт на себя развитие алгоритмов управления зарядной инфраструктурой: от анализа данных до решений, влияющих на работу тысяч станций и водителей.
Сергей Шмитько, руководитель команды аналитики
Мы разрабатываем, производим, устанавливаем и обслуживаем электрический транспорт, зарядную инфраструктуру и системы хранения электроэнергии. Вы будете развивать алгоритмы работы с розничным пространством Яндекса.
Какие задачи вас ждут:
• Экономика пространстваПроектировать и считать профиль прибыли зала. Определять, сколько площади отдать под якорь трафика, а сколько высвободить под высокомаржинальные зоны без запаса.
• Геоаналитика и прогнозирование спросаСтроить модель прогнозируемости спроса по категориям на покрытии сигналов Яндекса с учётом катчмента и эластичности по расстоянию. Точно определять, на каком масштабе прогноз работает для каждой категории (от пары кварталов для кофеен до региона для авто).
• Оптимизация пользовательского путиУправлять дилерским пространством на основе данных: построить оптимальную логику маршрута, проверить её на живом трафике и понять, где attach-механика ломается о реальное поведение.
**Мы ждём, что вы:
•** Обладаете сильной базой в матстатистике, применяли её на практике
• Владеете Python и SQL
• Умеете читать и применять научные статьи и техническую литературу на английском
Почему у нас классно:
Работа с нами — это забота о семье. Мы компенсируем 80% ДМС супругам и детям яндексоидов. А ещё оплачиваем ведение беременности и роды сотрудницам и жёнам сотрудников, которые с нами более двух лет. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩* Откликнуться на нашем сайте
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Mathematical Statistics
- Data Analysis
- Algorithms
- Geospatial Analysis
- Demand Forecasting
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний, необходимых для корректной интерпретации данных и результатов тестов.
Расскажите, как вы выбираете размер выборки для A/B теста и какие методы используете для проверки статистической значимости в условиях высокой дисперсии?
Важная часть задач вакансии — оптимизация пространства и маршрутов.
Как бы вы подошли к задаче оптимизации пользовательского пути в дилерском центре, имея данные о перемещениях и транзакциях?
Проверка навыков геоаналитики и работы с эластичностью спроса.
Как учесть фактор расстояния (катчмент) при прогнозировании спроса на зарядные станции в разных регионах?
Оценка навыков разработки на Python в контексте аналитических задач.
Какие библиотеки Python вы используете для обработки больших объемов данных и оптимизации алгоритмов? Приведите пример сложной задачи, которую вы решили с помощью кода.
Проверка способности работать с англоязычной технической документацией и научными статьями.
Опишите случай, когда вы успешно внедрили алгоритм или подход, найденный в научной публикации. С какими сложностями вы столкнулись при реализации?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
