- Страна
- Россия
- Зарплата
- 210 000 ₽ – 250 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Аналитик в WB Taxi
Оценка ИИИзвестный бренд, гибкий формат работы (удаленка/гибрид) и конкурентная рыночная зарплата. Вакансия предлагает интересные задачи на стыке логистики и e-commerce.
Сложность вакансии
Оценка ИИТребуется уверенный технический стек (Python, SQL) и глубокое понимание математической статистики. Опыт от 2 лет делает позицию доступной для специалистов уровня Middle.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанный в описании диапазон 210 000 – 250 000 ₽ полностью соответствует текущим рыночным ожиданиям для Middle-аналитиков в Москве. Это крепкое предложение для специалиста с опытом от 2 лет.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в WB Taxi уже сейчас
Присоединяйтесь к команде WB Taxi и развивайте аналитику в одном из самых динамичных сервисов компании!
Описание вакансии
Аналитик в WB Taxi
*💰*По итогам собеседования (ср. рын. зп 210 000 ₽ – 250 000 ₽)
*📌*Условия и бонусы:
Фултайм, офис/гибрид (МСК) или удаленно.
*📌*Наши ожидания:
– глубокое понимание теории вероятностей и математической статистики, методов А/Б тестирования;
– опыт работы в аналитике от 2 лет (плюсом будет: e-comm сегмент, такси, каршеринг, foodtech);
– уверенное владение Python и SQL;
– опыт использования BI систем Redash/Superset/Tableau и др.
*✍🏼*Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Tableau
- A/B Testing
- Python
- SQL
- Statistics
- Probability Theory
- Apache Superset
- Redash
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний, необходимых для корректной интерпретации данных.
Расскажите, как вы выбираете размер выборки для A/B теста и какие метрики используете для оценки статистической значимости?
Оценка навыков работы с данными и оптимизации запросов.
Опишите ваш самый сложный SQL-запрос: какие задачи он решал и как вы его оптимизировали?
Проверка умения применять Python для решения аналитических задач.
Какие библиотеки Python вы чаще всего используете для разведочного анализа данных (EDA) и почему?
Оценка продуктового мышления в контексте сервиса такси.
Какие ключевые метрики эффективности (KPI) вы бы предложили отслеживать для сервиса такси в первую очередь?
Проверка опыта работы с визуализацией.
