яндекс

Аналитик-разработчик в команду еком-агентов Алисы (Python)

Мы используем LLM, VLM, классическое ML и еком-инфраструктуру Поиска. Сейчас мы активно развиваем существующие сценарии и запускаем новых агентов. Мы ищем человека, который сможет самостоятельно находить точки роста еком-агентов, превращат…

яндекс На сервисе с: 19.08.26 10:04

↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указана

Мы используем LLM, VLM, классическое ML и еком-инфраструктуру Поиска. Сейчас мы активно развиваем существующие сценарии и запускаем новых агентов. Мы ищем человека, который сможет самостоятельно находить точки роста еком-агентов, превращать их в работающие решения и доводить задачи до продакшена.

Почему у нас классно

* AI-driven-аналитика уже сегодня. Мы используем AI-агентов не только внутри продукта, но и в повседневной аналитической и инженерной работе. Значительная часть типовых задач уже автоматизирована, поэтому команда может больше времени уделять сложным продуктовым проблемам и запуску новых решений.
* Работа над современным продуктом с прямым влиянием на пользователей. Мы создаём еком-сценарии на базе LLM и VLM, но оцениваем свою работу не по сложности технологии, а по результату в продакшене: насколько лучше агент помогает пользователю выбрать товар и приблизиться к покупке.
* Динамичная среда. Еком-агенты — молодое и быстро развивающееся направление. Продукт и технологии быстро меняются, поэтому здесь можно за короткое время попробовать много разных задач, глубоко погрузиться в современные AI-подходы и заметно вырасти профессионально.
* Небольшая команда и высокий уровень ответственности. У нас короткий путь от идеи до реализации. Каждый участник команды может заметно влиять на продуктовые приоритеты, метрики, аналитическую систему и технические решения.
* Кросс-сервисный продукт. Еком-агенты используют технологии и данные разных сервисов Яндекса. Поэтому в работе много взаимодействия с продуктовыми, инженерными, ML- и аналитическими командами. Это позволяет развивать не только техническую экспертизу, но и коммуникационные и менеджерские навыки.

Искать и реализовывать точки роста продукта

Вам предстоит разбираться, где и почему пользовательский сценарий работает недостаточно хорошо: агент не понял запрос, подобрал нерелевантные товары, не учёл важное ограничение, показал неподходящие предложения или не помог пользователю приблизиться к покупке.

Нужно будет формулировать гипотезы, находить решения, проводить полный цикл экспериментов и доводить успешные изменения до продакшена. Мы ориентированы на практический результат: решения должны доходить до продакшена и заметно улучшать пользовательский опыт и продуктовые метрики.

Развивать систему оценки качества еком-агентов

Вы будете проектировать и поддерживать автоматизированные eval-пайплайны, которые позволяют оценивать качество работы агентов:
* создавать golden datasets для ключевых еком-сценариев;
* формулировать критерии качества и инструкции для разметки;
* строить пайплайны на основе LLM-as-a-judge;
* автоматизировать разметку с помощью LLM;
* организовывать и анализировать асессорскую разметку;
* исследовать связь между офлайн-оценками, поведением пользователей и онлайн-метриками;
* следить за тем, чтобы ответы агентов были полезными, точными и заслуживающими доверия.


Работать с данными и моделями

Вам предстоит собирать датасеты, разбираться в логах пользовательских сценариев и событиях разных сервисов, решать проблемы качества данных и создавать воспроизводимые пайплайны обработки.

В зависимости от задачи вы сможете использовать классические ML-модели, LLM, VLM и другие методы. Для нас важен не выбор технологии сам по себе, а измеримый результат для продукта.

Развивать аналитическую систему

Вы будете поддерживать и развивать систему данных, на которой строится аналитика еком-агентов: витрины, метрики, документацию и инструменты для продуктовых исследований и экспериментов.

Одно из важных направлений — делать хранилище понятным для AI-систем: развивать семантический контекст, метаданные, lineage, документацию и паттерны получения данных, необходимые агентам для корректной работы с аналитикой.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Самостоятельно находили точки роста и улучшали продуктовые метрики
* Уверенно владеете Python и SQL
* Работали с большими объёмами событийных данных и логами разных сервисов
* Работали с пайплайнами обработки данных и инструментами оркестрации, например Airflow
* Умеете находить и исправлять проблемы качества данных
* Понимаете принципы работы LLM-систем, AI-агентов и классического ML
* Комфортно работаете с AI-assisted development tools и используете агентские coding-workflow, чтобы быстрее прототипировать и доводить решения до результата
* Способны самостоятельно вести задачу от обнаружения проблемы и исследования данных до эксперимента, реализации и выкатки в продакшен
* Автономны, проактивны, готовы отвечать за результат

* Работали с A/B-экспериментами, LLM-as-a-judge, разметкой данных или оценкой качества генеративных моделей

Похожие вакансии Аналитика данных

hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Команда продаж коммерческой дирекции B2C выстраивает долгосрочные отношения как с частными, так и с корпоративными клиентами, предлагая комплексный сервис через постоянно растущую сеть винотек SimpleWine, удобную интернет-витрину SimpleWine.ru, современное мобильное приложение SimpleWine и премиальный сервис SimplePrivé, что позволяет создавать персонализированный подход к каждому клиенту и предоставлять максимально комфортные условия для покупок и сотрудничества.

Зона ответственности:

Выполнение роли аналитика клиентских данных с фокусом на оценку маркетинговых активностей и поиск точек роста ключевых показателей.

  • Построение и развитие аналитических инструментов для мониторинга и планирования маркетинговых активностей.
  • Анализ эффективности клиентских коммуникаций в различных каналах: SMS, push-уведомления, email-рассылки, телемаркетинг, баннеры в личном кабинете.
  • Поиск инсайтов в данных и формирование гипотез для A/B-тестирования.
  • Многофакторный анализ причин роста или снижения бизнес-показателей.
  • Подготовка клиентской аналитики по запросам бизнеса и внутренних заказчиков.
  • Кросс-функциональное взаимодействие со смежными подразделениями в рамках проектов.

Необходимые компетенции:

  • Опыт работы в аналитике от 1 года. Опыт анализа клиентских данных будет преимуществом.
  • Высшее техническое образование.
  • Уверенное владение SQL и Excel, базовые навыки Python.
  • Опыт работы с BI-инструментами будет преимуществом.
  • Системное мышление, внимательность к деталям и умение выстраивать эффективную коммуникацию.

Мы предлагаем:

  • Работу в стильном офисе, где можно, в том числе, насладиться эстетикой современного искусства.
  • График работы: 5/2, гибридный формат (3 дня в офисе).
  • Привлекательный уровень дохода.
  • Заботу о здоровье: широкую программу ДМС с большим выбором клиник, стоматологией, госпитализацией, полисом для выезда за рубеж, возможностью получить скидки на медицинскую страховку для родственников.
  • Обучение на внутренних программах в корпоративном университете с первых дней работы.
  • Возможность учиться на внешних курсах и системно развивать свои компетенции для дальнейшего развития в компании.
  • Развитие экспертизы в продукте (в вине, крепком алкоголе, аксессуарах) для новичков и для профессионалов с помощью регулярных дегустаций, курсов от наших экспертов и бренд-амбассадоров.
  • Скидки на продукцию компании, компенсацию мобильной связи, программы корпоративных привилегий (скидки на фитнес-клубы, рестораны и т.п.).
  • Доплату до полного оклада во время отпусков.
  • Подарки на новый год сотрудникам и их детям, подарки на день рождения.
  • Групповые занятия фитнесом в офисе (йога, пилатес, цигун, функциональные тренировки), а также у нас есть корпоративные футбольная, волейбольная команды, бадминтон.
  • У нас успешно работает геймификация, где каждый сотрудник может зарабатывать баллы за вовлеченность в обучение и тратить их в магазине подарков.
hh.ru
островок.ostrovok!tech

Product Analyst (Junior)

островок.ostrovok!techНа сервисе с: 05.10.26 18:34
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Обязанности

  • Исследовать поведение пользователей и искать точки роста продукта на данных: например, как фото, описания, доступность номеров влияют на конверсию и бронирования;
  • Оценивать потенциальный эффект продуктовых инициатив и готовить рекомендации, которые помогают команде решить, что делать в первую очередь;
  • Участвовать в A/B-тестах на всех этапах: помогать с дизайном, считать результаты, формулировать выводы. Там, где тест невозможен, оценивать эффект методами causal inference;
  • Следить за «здоровьем» продуктовых метрик: строить дашборды, настраивать алерты, разбираться в причинах аномалий;
  • Оформлять исследования в отчёты, понятные менеджменту, и делиться находками с командой;
  • Автоматизировать регулярную отчётность и выгрузки, чтобы команды могли сами отвечать на типовые вопросы без участия аналитика.

Требования

  • Опыт от 1 года в продуктовом анализе;
  • SQL: джойны, агрегации, подзапросы и CTE, оконные функции;
  • Python для анализа данных: pandas, numpy, визуализация (matplotlib, seaborn или plotly), статистические тесты (scipy, statsmodels);
  • Знание теории вероятностей и математической статистики: проверка гипотез, p-value, доверительные интервалы, ошибки I и II рода;
  • Понимание, как устроен A/B-тест и как интерпретировать его результаты;
  • Умение собрать простой ETL-процесс для внутреннего запроса команды;
  • Опыт использования AI-инструментов в анализе: генерация гипотез, ревью кода, EDA. При этом результат проверяется самостоятельно, и есть понимание, когда на AI полагаться нельзя;
  • Умение структурно излагать мысли: сначала главный вывод, затем аргументы.

Будет плюсом

  • Опыт дизайна A/B-тестов, знакомство с CUPED;
  • Знакомство с causal inference или ML;
  • Tableau или другая BI-система;
  • Опыт в e-commerce, маркетплейсах или travel;
  • Профильное образование (математика, статистика, прикладная математика и информатика, экономика) в ведущих вузах: ВШЭ, МФТИ, МГУ, СПбГУ и других.
hh.ru
сравни

Продуктовый аналитик

сравниНа сервисе с: 05.10.26 18:35
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Чем предстоит заниматься:

  • Сбор и подготовка данных: настройка источников, верификация и поддержка качества данных;
  • Работа с web и app событийными данными;
  • Анализ продуктовой воронки;
  • Отчётность и дашборды: автоматизация регулярных отчётов для продуктовых команд;
  • Кросс-функциональное взаимодействие: работа с менеджерами, разработчиками и маркетингом для принятия решений на основе данных;
  • Оптимизация процессов: предложение улучшений в продукте на основании анализа поведения пользователей и метрик
Мы ждем, что вы:
  • Имеете опыт работы от 2 лет;
  • Владеете SQL (оптимизация запросов, работа с большими объемами данных) и PostgreSQL;
  • Имеете опыт построения ETL-конвейеров (Airflow, dbt или аналоги);
  • Работаете с BI-инструментами;
  • Владеете Python;
  • Умеете собирать, валидировать и анализировать веб- и мобильные событийные данные (включая Яндекс Метрику).

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