яндекс

Аналитик-разработчик в команду разметки и анализа данных Фантеха

Команда разметки и анализа данных занимается добычей, систематизацией и улучшением существующих датасетов для всего отдела ML в развлекательных сервисах: Яндекс Музыка, Кинопоиск, Яндекс Книги и т. д. При этом мы доводим данные и ML-модели…

яндекс · На сервисе с: 07.08.26 12:42

↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаРоссияМосква

Команда разметки и анализа данных занимается добычей, систематизацией и улучшением существующих датасетов для всего отдела ML в развлекательных сервисах: Яндекс Музыка, Кинопоиск, Яндекс Книги и т. д. При этом мы доводим данные и ML-модели до состояния, когда на них можно запускать продукт.

Мы ищем аналитика, который поможет нам добывать новые данные, а также систематизировать и улучшать текущие базы данных. Вас ждёт и написание парсеров, и работа с краудсорсингом, и работа с AI.

Строить и улучшать автоматические процессы разметки данных

Разметка будет содержательно описывать сущности, которые могут быть рекомендованы пользователю или показаны в продукте. На каком языке этот трек? Жив ли этот музыкальный исполнитель? Этот музыкальный клип — студийный, или это запись концерта? Можно ли включить этот сериал ребёнку? Какая книга является наилучшим ответом на этот поисковый запрос? На все эти и многие другие вопросы будет отвечать разметка, за которой будете стоять вы.

Оценивать качество размеченных датасетов

Нередко получается так, что наша команда получает готовую разметку на десятки миллионов единиц контента: от правообладателей, внешнего мира, других команд и т. д. Вам нужно будет ответить, хороша ли эта разметка. Какие у неё проблемные места? Лучше ли она уже существующей? Можем ли мы сделать её лучше?

Находить полезные данные за пределами Фантеха

Бывают случаи, когда нужных данных нет, а процесс их разметки строить намного дороже, нежели найти их где-то ещё. Вам предстоит выяснить, есть ли эти данные внутри Яндекса. Или, может быть, они есть в интернете? Как сопоставить эти данные с сущностями из базы данных Музыки/Кинопоиска/Книг?

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Хорошо владеете теорией вероятностей и математической статистикой
* Можете делать выводы на основе данных
* Умеете программировать на Python и SQL
* Понимаете, как работает интернет

* Работали с распределёнными системами хранения и обработки данных MapReduce
* Имеете опыт работы с ML
* Писали парсеры
* Работали с платформами для краудсорсинга: Label Studio, Toloka, Amazon Mechanical Turk и т. д.

Похожие вакансии Аналитика данных

Соц.сети
wooppay

Product Analyst

wooppayНа сервисе с: 24.09.26 17:55
Зарплата не указанаКазахстанКарагандаГибрид

Product Analyst Wooppay

Местоположение: Караганда
Формат работы: Гибрид
Опубликована: ••••••••

Требования:
• Опыт с SQL и продуктовой аналитикой
• Python (pandas/numpy)
• Понимание unit-экономики и финтех-метрик

Контакт: ••••••••

•••••••• опубликована в ••••••••

hh.ru
дом.рф другие подразделения

Количественный аналитик (квант) в отдел оценки ипотечных облигаций

дом.рф другие подразделенияНа сервисе с: 24.09.26 18:02
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:

  • Развитие и техническая поддержка текущей модели оценки ИЦБ ДОМ.РФ
  • Разработка новых алгоритмов скоринга заемщиков и совершенствование алгоритмов расчета тарифа поручительства ДОМ.РФ
  • Анализ и подготовка данных, построение, валидация и бэктестинг моделей
  • Автоматизация процессов оценки и генерации отчетности
  • Документирование разработанных моделей и алгоритмов
  • Взаимодействие с профильными подразделениями компании для уточнения требований и интерпретации результатов

НАШИ ПОЖЕЛАНИЯ К СОИСКАТЕЛЮ:

  • Высшее образование: МГУ, РЭШ, МФТИ, ВШЭ (Специальность: математика, экономика, физика, финансы)
  • Уверенное владение Python (опыт разработки и поддержки сложных вычислительных моделей)
  • Знание SQL и Git
  • Понимание статистики, эконометрики, финансовой математики
  • Опыт работы с большими данными и библиотеками для анализа данных (pandas, numpy и др.)
  • Опыт работы в кредитном скоринге в банке приветствуется

hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

О проекте

Мы ищем аналитика, который станет архитектором измерений и аналитической опорой совета по ИИ. Вы превратите AI-трансформацию в управляемый, прозрачный и измеримый процесс: от adoption rate инструментов до ROI, TCO и влияния на бизнес-показатели.

Чем предстоит заниматься

  • Проектировать систему KPI и метрик для AI-трансформации по трём трекам: культурная трансформация, инновационный конвейер, научный задел.
  • Разрабатывать метрики внедрения: adoption rate, engagement, frequency of use, зрелость AI-практик.
  • Формировать операционные метрики: время выполнения задач, качество, точность, cycle time, lead time, deployment frequency.
  • Создавать финансовые метрики: ROI, TCO, cost avoidance, business value delivered, payback, Unit Economics.
  • Оценивать экономическую эффективность AI-инициатив и цифровых проектов.
  • Участвовать в подготовке ТЭО и финансовых моделей для новых инициатив.
  • Проводить pre- и post-анализ эффективности внедрения решений.
  • Собирать и обрабатывать данные: интеграции с корпоративными системами, ETL, валидация, очистка, единый реестр метрик.
  • Строить дашборды и аналитическую отчётность для команды, менеджмента и Инвестсовета.
  • Анализировать паттерны использования AI-инструментов и барьеры внедрения.
  • Сравнивать эффективность инициатив и готовить рекомендации: развивать, оптимизировать или закрывать.
  • Готовить материалы для Инвестсовета, презентации, бенчмарки и кейсы с количественным обоснованием.
  • Развивать предиктивную аналитику и моделирование сценариев.

Мы ожидаем

  • Опыт работы аналитиком, BI-аналитиком, бизнес-аналитиком, инвестиционным аналитиком или аналитиком эффективности от 3 лет.
  • Опыт оценки инвестиционных, цифровых или ИТ-проектов.
  • Опыт подготовки ТЭО, финансовых моделей или бизнес-кейсов.
  • Понимание методик ROI, TCO, Unit Economics, Cost Saving.
  • Уверенное владение SQL.
  • Опыт работы с Power BI, Tableau, Looker или аналогами.
  • Опыт построения системы KPI и аналитических дашбордов.
  • Понимание статистики и методов анализа данных.
  • Умение работать с большими массивами данных и презентовать результаты руководству.

Будет преимуществом

  • Опыт оценки AI/ML-проектов.
  • Участие в программах цифровой трансформации.
  • Опыт оценки экономического эффекта автоматизации.
  • Понимание жизненного цикла AI-продуктов.
  • Python: pandas, numpy, matplotlib, seaborn.
  • ETL, DWH, аналитические витрины.
  • Grafana, Prometheus.
  • OKR, Balanced Scorecard.
  • Jira, Confluence.
  • Опыт в крупных промышленных компаниях, консалтинге или Big4.
  • Сертификации: CIMA/CMA, Google Analytics, Tableau, Microsoft.
  • Опыт A/B-тестирования.
  • Особенно заинтересуют кандидаты с опытом
  • оценки инвестиционных проектов;
  • подготовки ТЭО;
  • оценки эффективности внедрения ИТ-решений;
  • оценки цифровой трансформации;
  • работы в инвестиционных подразделениях, стратегии, корпоративных финансах или офисах трансформации;
  • анализа бизнес-эффекта AI, RPA, BI и других технологических инициатив.

Условия:

  • Full-time office в крупнейшем БЦ Москвы
  • ДМС для сотрудников компании
  • Возможность строить систему оценки AI-трансформации практически с нуля.
  • Участие в принятии инвестиционных решений по портфелю AI-проектов.
  • Работа на стыке бизнеса, финансов, аналитики и искусственного интеллекта.

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