Аналитик-разработчик в команду платформы роста и ценообразования Яндекс Еды
Компания: Яндекс
Локация: Москва
О компании
Компания Яндекс является одним из ведущих интернет-компаний в России и СНГ. Ее основное направление деятельности охватывает интернет-поиск, онлайн-услуги и платформы, включая Яндекс Еду, которая предоставляет удобные решения для доставки еды. Яндекс позиционируется как технологическая компания, активно использующая передовые технологии и данные для улучшения своих сервисов и удовлетворения потребностей пользователей.
Ключевые факты:
- Основана в 1997 году
- Более 20 лет на рынке интернет-услуг
- Широкий спектр сервисов, включая поиск, карты, рекламу и аналитические решения
- Более 70 миллионов пользователей в месяц
- Команда из тысяч специалистов по всему миру
О вакансии
Наша команда занимается разработкой и внедрением технологий для ценообразования и роста сервиса Яндекс Еды. Мы фокусируемся на улучшении прибыльности, динамики роста и удовлетворенности пользователей и ресторанов как на внутреннем, так и на международном рынках.
В команде у нас есть возможность работать с большими объемами данных и использовать технологии машинного обучения, байесовскую оптимизацию, Python и SQL, чтобы быть креативными в поиске решений, которые могут значительно повлиять на бизнес. Мы ищем состоятельного аналитика-разработчика, который станет частью нашей креативной среды, где идеи реализуются и внедряются в жизнь.
Чем предстоит заниматься:
- Оптимизация существующих алгоритмов ценообразования
- Развитие и улучшение ML-моделей для повышения качества и точности
- Проведение экспериментальных исследований и анализ данных для нахождения точек роста
- Генерация гипотез и внедрение изменений для улучшения бизнес-показателей
Что мы предлагаем:
- Участие в разработке и внедрении влиятельных технологий
- Работа с большими данными и последними научными достижениями в области ML и DL
- Возможности для профессионального и творческого роста в инновационной команде
Обязанности
- Оптимизация алгоритмов для повышения их эффективности
- Анализ влияния алгоритмов на бизнес-метрики
- Разработка и тестирование ML-моделей
- Использование LLM-инструментов для аналитики
- Проведение экспериментальных исследований для выявления роста продукта
- Проектирование дизайна экспериментов и оценка их результатов
- Анализ данных для нахождения возможностей улучшения продукта
- Формулирование и проверка гипотез, внедрение изменений для увеличения прибыли