яндекс

Аналитик-разработчик метрик профицита (Python)

Яндекс постоянно улучшает свои сервисы. Мы измеряем счастье пользователя: удобно ли пользоваться Поиском, как быстро он помогает решить задачу. А также определяем пользу коммерческого среза: какие покупки помог совершить Яндекс, сколько их…

яндекс · На сервисе с: 22.06.26 04:46

↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаРоссияМосква

Яндекс постоянно улучшает свои сервисы. Мы измеряем счастье пользователя: удобно ли пользоваться Поиском, как быстро он помогает решить задачу. А также определяем пользу коммерческого среза: какие покупки помог совершить Яндекс, сколько их было.

Чтобы понять, будет ли планируемое нововведение полезным, обычно проводим A/B-эксперименты: делим пользователей на две группы, каждой из которых показываем свою версию продукта.

Мы не ограничиваемся базовыми подходами к построению метрик и повышению чувствительности и стараемся разрабатывать новые сигналы пользовательской удовлетворённости, находим решения в условиях неполных данных, придумываем неожиданные способы применения машинного обучения.

Создание системы метрик для выбора той или иной версии продукта

Мы смотрим на все действия пользователя и понимаем, когда задача в Поиске была решена успешно. Если решение было успешным, мы видим, насколько оно было простым и удобным. В итоге получается разметка успешности сессий пользователя, по которой обучается ML-модель.

Наша команда отвечает не только за таргет этой модели, но и за превращение предсказаний модели в конечную метрику — основную приёмочную метрику Поиска.

Разработка метрик счастья пользователя на фокусных срезах

Мы уделяем большое внимание фокусным срезам. Например, если запрос коммерческий, то действия пользователя сильно отличаются от действий при информационных запросах. При этом нам гораздо сложнее понять, когда задача была решена, а когда нет. На помощь приходят сигналы покупок и добавления товара в корзину. Мы разделяем интент пользователя на информационный и покупочный и по-разному определяем успешность в зависимости от цели запроса.

Построение прокси-метрики к заданной верхнеуровневой метрике

Приёмочная метрика должна не только локально отражать счастье пользователя, но и быть прокси-метрикой к таким бизнес-метрикам счастья, как SpU в общем для Поиска и, например, количество покупок пользователей на коммерческом срезе.

Мы показываем, что локальная польза связана с долгосрочной, а также находим способы изменения метрик счастья, чтобы эта связь усиливалась.

* Программируете на Python или C++
* Любите математику
* Владеете основами теории вероятностей и математической статистики
* Умеете решать нестандартные математические задачи
* Читаете и понимаете профильные тексты на английском языке
* Способны спокойно и аргументированно отстаивать свою точку зрения и выслушивать чужую

* Применяли машинное обучение
* Победитель или призёр международных или всероссийских олимпиад по математике

Похожие вакансии Data Science & ML

Соц.сети
Н

Data Scientist (Middle+ / Senior)

Неизвестный работодательНа сервисе с: 25.09.26 17:51
Зарплата не указанаСербияУдалёнка

Data Scientist (Middle+ / Senior) — Remote
Наша дата-команда расширяется! Ищем Data Scientist в международную FinTech-компанию, который станет ключевым драйвером развития прогнозной аналитики, causal analysis и ML-решений в production.
📍 Формат: Полностью удаленно (Remote)
📊 Команда: Сотрудничество с Head of Analytics и BI-аналитиком
🔹 Чем предстоит заниматься:
Прогнозная аналитика: разработка моделей прогнозирования спроса и ресурсов (почасовые прогнозы, доверительные интервалы).
Machine Learning: вывод и поддержка ML-моделей в production, создание ML-агентов и систем мониторинга/алертов в реальном времени.
Product & Decision Science: causal-анализ, поиск причин изменения метрик, скоринг, сегментация и модели оттока.
Сотрудничество с C-level: презентация результатов и объяснение сложных моделей простым языком для бизнеса.
🔹 Что мы ожидаем:
Опыт: коммерческий опыт Data Scientist уровня Middle+ / Senior.
Hard Skills: Python, сильный SQL, pandas, scikit-learn, statsmodels.
ML & Time Series: практический опыт работы с временными рядами (Prophet, SARIMAX, Gradient Boosting) и деплоя ML в production.
Math & Stat: глубокая статистика, понимание качественного backtesting.
💡 Будет преимуществом: Опыт в FinTech/Payments/Marketplace, работа с LLM API, FastAPI, навыки визуализации данных.
🔹 Что мы предлагаем:
Влияние на реальные операционные и бизнес-решения компании.
Свободу в выборе подходов, инструментов и технологий.
Конкурентную заработную плату и работу со сложными большими данными.
📥 Интересно? Присылайте свое резюме в личные сообщения:
Телеграм: ••••••••

Сайты компаний
ozon tech

Data Scientist, Внутренние сервисы

ozon techНа сервисе с: 25.09.26 17:38
Зарплата не указанаРоссияМосква

Привет! Это команда Внутренних сервисов. 

Мы развиваем систему интеллектуального распознавания документов, которой пользуются внутренние сервисы компании. Система уже работает в проде и распознаёт 30+ видов документов. 

Сейчас мы ищем Senior ML-инженера, который будет развивать существующий ML-продукт: улучшать качество распознавания и извлечения информации из документов, дообучать LLM под конкретные задачи и запускать новые сценарии в production. 

Мы активно используем LLM — с их помощью решаем задачи, для которых раньше требовались сложные CV-пайплайны.  

Наш стек 

  • Python, PyTorch, Transformers, LLM, PostgreSQL, Redis, Kubernetes, Docker. 

Вы будете 

  • Развивать существующую систему распознавания документов и улучшать качество её работы. 

  • Обучать и дообучать LLM под задачи распознавания, классификации, извлечения и структурирования информации из документов. 

  • Исследовать новые подходы к применению LLM и выбирать модели и методы обучения под конкретные задачи. 

  • Запускать ML-решения в production, анализировать их качество и улучшать существующие пайплайны. 

  • Работать на стыке ML, NLP и Computer Vision: решать задачи обработки документов, где LLM дополняют или заменяют классические CV-подходы. 

Примеры задач 

  • Распознавание и парсинг сканов ЭТК — от паспортов до заграничных документов. 

  • Классификация резюме и других документов. 

  • Саммаризация документов. 

  • Извлечение структурированной информации из неструктурированных документов с помощью LLM. 

  • Дообучение LLM под конкретные задачи распознавания документов.

  • Исследование новых моделей и подходов, которые могут улучшить качество или упростить существующие решения. 

Нам важно 

  • Сильная база в Machine Learning и Deep Learning. 

  • Практический опыт обучения и дообучения LLM. 

  • Опыт работы с Python и современным ML-стеком. 

  • Понимание подходов к оценке качества ML-моделей и умение анализировать результаты экспериментов. 

  • Опыт внедрения ML-моделей в production. 

  • Способность самостоятельно разбираться в новой задаче, выбирать подход к её решению и доводить результат до production. 

Будет плюсом 

  • Опыт работы с OCR и задачами распознавания документов. 

  • Опыт в NLP и работе с LLM для извлечения и структурирования информации. 

  • Опыт работы с Computer Vision. 

  • Опыт использования LoRA, PEFT и других подходов к эффективному дообучению LLM.

hh.ru
ozon производство

Менеджер проектов | Прогнозирование

ozon производствоНа сервисе с: 25.09.26 17:39
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Вам предстоит

  • Лидировать end-to-end проекты по созданию и развитию систем автоматического прогнозирования спроса и планирования продаж;
  • Формировать дорожную карту (roadmap) развития инструментов прогнозирования и их интеграции в общую ИТ-архитектуру компании;
  • Оценивать экономический эффект от внедрения новых моделей прогнозирования;
  • Собирать и формализовывать требования: взаимодействовать с коммерческим департаментом, категорийными менеджерами и отделом товародвижения, выявлять факторы, влияющие на спрос (промо, сезонность, тренды);
  • Ставить задачи и совместно с командами Data Science создавать, тестировать и валидировать прогнозные модели (включая ML-алгоритмы);
  • Разрабатывать ТЗ для интеграции прогнозных модулей с ERP-системой и модулями автозаказа;
  • Организовывать пилотные запуски моделей, проводить A/B-тесты (сравнение старых алгоритмов с новыми) и оценивать точность;
  • Расследовать системные ошибки прогноза (недопрогноз/перепрогноз), выявлять корневые причины (data quality, аномалии) и устранять их;
  • Формировать и приоритизировать бэклог задач для команды разработки и аналитиков;
  • Создавать дашборды для мониторинга точности прогнозов в разрезе категорий, регионов и горизонтов планирования.

Мы ожидаем

  • Опыт работы от 3–5 лет в роли продакт-/проджект-менеджера или системного аналитика в проектах автоматизации прогнозирования спроса, пополнения запасов;
  • Глубокое понимание математических методов прогнозирования, принципов работы S&OP и факторов, влияющих на потребительский спрос;
  • Опыт работы со сложными массивами данных, уверенное знание SQL;
  • Практический опыт взаимодействия с командами Data Science / Machine Learning (понимание ИТ-языка математиков и разработчиков);
  • Понимание метрик качества прогноза (WAPE, MAPE, BIAS) и их связи с финансовыми метриками бизнеса;
  • Будет преимуществом — опыт работы в крупном ритейле (FMCG, e-commerce) с широкой матрицей SKU;
  • Будет преимуществом — базовые знания Python для анализа данных.

Мы предлагаем

  • Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce;

  • Достойный уровень заработной платы;

  • Спорт: йога, танцы, функциональные тренировки онлайн. Скидки на клубные карты различных фитнес-сетей;

  • Развитие: наши сотрудники участвуют в конференциях, мы оплачиваем обучение. У нас есть корпоративная офлайн библиотека;

  • Корпоративные программы: скидки и привилегии от компаний-партнёров для наших сотрудников;

  • Социальная ответственность: материальная помощь, подарочные сертификат при рождении ребенка;

  • Здоровье: ДМС со стоматологией, страхование от несчастных случаев, полис выезжающих за рубеж;

  • Оформление по ТК РФ;

  • График работы: 5/2 пн - пт, гибкое начало рабочего дня.

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.