Команда занимается аналитикой ML- и инфраструктурных технологий Яндекс Поиска. От аналитики правильности зависит базовое качество продукта и пользовательский опыт.
В рунете больше 100 млн товаров и более 20 млрд предложений об их продаже. Около 10% товаров меняют какую-либо характеристику в течение суток. Вы будете заниматься аналитикой правильности еком-товаров.
Задачи
Выстраивание системы метрик От качества метрик зависит, чему научатся ML-модели и как будет развиваться продукт. Используется система офлайн- и онлайн-метрик. Нужно улучшать эту систему: понять область применения, найти недостатки и способы их исправить.
Сбор офлайн-метрик качества базы Сбор learn-датасета для ML-моделей и формирование метрик их качества. Для этого применяются краудсорсинг и GPT-разметка.
Приоритизация задач правильности Полноценно решить задачу правильности для всей товарной базы сложно из-за множества категорий и нюансов. Команда аналитики определяет приоритетные срезы и задачи.
Требования
- Опыт работы с большими объёмами событийных данных и логами сервисов
- Уверенное владение Python и SQL
- Знание статистики и теории вероятностей
- Способность самостоятельно разбираться в данных, находить проблемы качества и причины аномалий
Будет плюсом
- Участие и победы в олимпиадах по математике, физике, программированию
- Опыт работы с архитектурой аналитических данных продукта (сбор DWH, витрин)
- Знание основ ML
Мы предлагаем
- ДМС с регулярными чекапами и вакцинацией
Skillfactory
Яндекс Практикум
Нетология