- Страна
- Россия
Старший аналитик данных в команду ML Autotasking
Оценка ИИАвито — один из лучших работодателей в российском бигтехе с сильной инженерной культурой. Позиция предлагает работу над сложными ML-продуктами, что гарантирует профессиональный рост и работу с современным стеком технологий.
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 высокого уровня владения SQL и Python, а также глубокого понимания продуктовых метрик и методологий оценки инкрементального эффекта. Работа в ML-команде подразумевает тесное взаимодействие с алгоритмами ранжирования, что повышает порог входа.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата 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.
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
Присоединяйтесь, чтобы начать хорошую историю с Авито *💚*
*🔖* Откликнуться
Из задач: построение метрик, которые помогут лучше оцифровывать воронку продаж, запуск ранжирования в новых сегментах, совершенствование методологии расчёта влияния наших инициатив на инкрементальную выручку.
#аналитика #аналитикаданных #коммуникационныепродукты #senior #SQL #python #analytics_career
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Python
- Data Analysis
- Machine Learning
- Product Metrics
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с воронкой продаж и инкрементальной выручкой.
Как бы вы подошли к расчету инкрементальной выручки (incremental revenue) для новой фичи в ранжировании?
Команда занимается ML Autotasking и ранжированием.
Какие метрики вы бы предложили для оценки качества ранжирования в новых, еще не освоенных сегментах рынка?
Для старшего аналитика критически важно умение работать с данными программно.
Опишите ваш опыт использования Python для автоматизации анализа данных: какие библиотеки вы использовали и для каких задач?
Оцифровка воронки — одна из ключевых задач.
С какими сложностями вы сталкивались при построении сквозной аналитики воронки продаж и как их решали?
Старшая роль подразумевает работу с методологией.
Как вы проверяете статистическую значимость результатов при запуске новых инициатив, если классическое A/B тестирование затруднено?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
