- Страна
- Россия
Data/ML-аналитик
Оценка ИИYango — это сильный международный бренд с интересными задачами на стыке аналитики и ML. Гибридный формат работы в Москве и работа с передовыми технологиями (LLM) делают вакансию очень привлекательной для опытных специалистов.
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 требованиями к глубоким знаниям математической статистики и теории вероятностей, а также специфическим опытом оценки LLM. Позиция предполагает наличие серьезного бэкграунда в аналитике и уверенных навыков программирования.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции Data/ML-аналитика с опытом работы с LLM в Москве рыночные предложения обычно начинаются от 250 000 рублей. Верхняя граница может существенно превышать 400 000 рублей в зависимости от глубины экспертизы кандидата.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Data/ML-аналитик Yango
Местоположение: Москва
Формат работы: Гибрид
Опубликована: 16.09.2026
Требования:
• Большой опыт в аналитике
• Уверенный кодинг (SQL, Python)
• Желателен опыт оценки LLM или работа с асессорами
• Свободно владеете теорией вероятностей и математической статистикой
Контакт: Откликнуться
Откликнуться в LinkedIn
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Python
- LLM
- Statistics
- Probability Theory
- Machine Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний, необходимых для корректной интерпретации результатов экспериментов.
Расскажите, как вы будете выбирать размер выборки для A/B теста, если мы ожидаем небольшое изменение метрики?
Оценка практического опыта работы с современными языковыми моделями, указанного в требованиях.
Какие метрики вы бы использовали для оценки качества ответов LLM и как бы вы организовали работу с асессорами для минимизации субъективности?
Проверка навыков написания эффективного кода для обработки данных.
Опишите случай, когда вам приходилось оптимизировать сложный SQL-запрос или Python-скрипт из-за проблем с производительностью.
Оценка понимания статистических концепций.
В чем разница между p-value и уровнем значимости, и какие ошибки первого и второго рода наиболее критичны в ML-аналитике?
Проверка умения применять теорию вероятностей в реальных задачах.
Как бы вы оценили вероятность оттока пользователя, используя байесовский подход?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
