- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Старший аналитик данных в команду Авито Работы
Авито — один из топовых работодателей в РФ с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу над сложными задачами на стыке аналитики и ML, гибкий формат работы и возможность влиять на крупный продукт.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованиями к глубокому знанию математической статистики, опыту в ML и умению работать с большими данными в условиях высокой неопределенности. Роль Senior-уровня предполагает полную автономность и влияние на ключевые продуктовые метрики.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Data Analyst в Москве рыночный диапазон составляет от 250 000 до 400 000 рублей. Авито обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие верхней границе рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Авито уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Авито, чтобы влиять на опыт миллионов пользователей через продвинутую аналитику и ML!
Описание вакансии
Старший аналитик данных в команду Авито Работы
Компания: Авито
*🔹*Примеры будущих задач:
— исследовать влияние признаков соискателя и вакансии на релевантность пары «соискатель — вакансия», ранжировать признаки по важности и приоритизировать сбор дополнительных данных;
— совместно с DS-командой дообучать модели поиска и рекомендаций и запускать тесты, чтобы проверять их качество;
— проводить A/B-тесты, предлагать способы снизить влияние сетевого эффекта и применять их на практике;
— исследовать и предлагать точки роста для взаимодействия соискателя и работодателя на разных этапах воронки.
*🔹*Мы ждём, что вы:
— работали продуктовым аналитиком не менее трёх лет;
— уверенно владеете SQL и Python, работали с большими массивами данных;
— знаете и умеете применять математику и статистику при решении практических задач;
— понимаете, как математические модели влияют на продуктовые и бизнес-метрики;
— проектировали и анализировали A/B-тесты;
— строили ML-модели, например модели классификации и регрессии, для задач скоринга, прогнозирования или кластеризации;
— умеете работать автономно: декомпозируете сложные задачи с неопределёнными вводными, предлагаете варианты решения и методологию их валидации;
— ясно презентуете выводы, аргументируете позицию и решения.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- SQL
- Python
- Statistics
- A/B Testing
- Machine Learning
- Data Analysis
- Scoring
- Clustering
- Regression Analysis
- Classification
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с сетевыми эффектами, упомянутыми в вакансии.
Расскажите о вашем опыте борьбы с сетевыми эффектами при проведении A/B-тестов. Какие методы рандомизации вы использовали?
Оценка навыков приоритизации и работы с данными для ML-моделей.
Как бы вы подошли к задаче ранжирования признаков для модели релевантности вакансий? Какие метрики важно отслеживать в первую очередь?
Проверка понимания связи аналитики и бизнеса.
Приведите пример, когда результаты вашего исследования или A/B-теста привели к значимому изменению продуктовой стратегии.
Оценка технического стека и работы с данными.
С какими библиотеками Python для анализа данных и ML вы работаете чаще всего и почему? Опишите ваш подход к обработке больших массивов данных.
Проверка soft skills и автономности.
Опишите ситуацию, когда вам пришлось декомпозировать задачу с очень размытыми вводными. Как вы выстраивали процесс валидации решения?
Похожие вакансии
Аналитик по данным (Senior)
Python разработчик (DWH/Data Engineer)
DWH аналитик (Middle+/Senior)
Senior Аналитик КХД (DWH)
Data инженер
Миддл / Сеньор Аналитик-разработчик (рекламная аналитика)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!