Лид аналитики экспертности в Поиск
Компания: Яндекс
О компании
Яндекс — одна из крупнейших IT-компаний в России, занимающаяся разработкой поисковых и информационных технологий. Основное направление — это поисковая система, которая обрабатывает множество запросов от пользователей каждый день, предоставляя качественные и актуальные ответы из огромного объема информации.
Компания активно развивает свои продукты, включая Поиск, Алису и другие сервисы, и ведет постоянную работу над улучшением показателей качества. В Яндексе применяются передовые аналитические технологии для повышения эффективности и увеличения пользы для своих пользователей.
Ключевые факты:
- Один из лидеров на российском рынке интернет-сервисов
- Множество раз получавший признание за инновации и качество продуктов
- Команда специалистов, работающая над уникальными решениями
О вакансии
Команда Яндекса, занимающаяся поиском и оценкой качества источников информации, фокусируется на разработке критериев, которые помогут определить высококачественные документы для поисковых сервисов компании. Этим задачам будет уделено особое внимание в связи с необходимостью улучшения качества поисковых выдач на платформах, таких как Поиск и Алиса.
В рамках данной роли вы будете определять, что значит качественный источник, разрабатывать требования к документам, а также внедрять новые метрики и методики в рабочие процессы. Это поможет не только в анализе данных, но и в дальнейшей оптимизации качества контента.
Чем предстоит заниматься:
- Оценка качества документов-источников
- Определение критериев высокой и низкой качества контента
- Внедрение продуктовой логики и создание новых офлайн-метрик
- Проведение исследований для формирования новых гипотез и их валидация
Что мы предлагаем:
- Работу в инновационной и открытой команде
- Возможности для профессионального роста
- Участие в обсуждении идей на уровне всей команды
- Интересные задачи без готовых решений
Обязанности
- Оценить качество источников документов для поисковых сервисов Яндекса
- Определить критерии для оценки высококачественного и низкокачественного контента
- Разработать новые офлайн-метрики и методики разметки
- Внедрить продуктовую логику в процессы оценки качества
- Проверять и оспаривать существующие гипотезы о качестве