Вакансии

Location: Москва Workplace: Комбинированный AI VK объединяет профессионалов, которые: Развивают системы рекомендаций и поиска контента для всех продуктов компании Улучшают качество поиска по видео Платформизируют инфраструктуру данных Направление поиска занимается созданием и развитием единой, быстрой, удобной в эксплуатации, масштабируемой и отказоустойчивой системы поиска для всех платформ группы компаний VK. Задачи Работать с внутренней платформой данных YTsaurus (Hadoop) Проектировать и готовить витрины данных для дальнейшей аналитики и визуализации Разрабатывать метрики эффективности для продуктов поиска и повышать прозрачность продукта внутри компании в целом Сопровождать проведение A/B-тестов: анализировать их и помогать принимать решения по итогам (у нас есть своя A/B-платформа по заведению и приёмке экспериментов, но иногда нужен Deep Dive/доресерч в случае спорных/сложных моментов) Заниматься продуктовым ресерчем с целью поиска точек роста внутри всего пользовательского пути Выстраивать инструменты для наблюдения за метриками Генерировать и проверять гипотезы по развитию Поиска Тесно работать с другими продуктовыми направлениями Требования Опыт работы в аналитике от двух лет Уверенное владение Python, SQL Знание теории вероятностей и статистики, базовых алгоритмов Проактивность, развитые навыки коммуникации Опыт в проведении  A/B-тестов Будет плюсом Опыт работы с распределёнными вычислениями (Pyspark, Airflow, ClickHouse).

Workplace: Офис Мы ищем аналитика, который возьмёт на себя развитие алгоритмов управления зарядной инфраструктурой: от анализа данных до решений, влияющих на работу тысяч станций и водителей. Обещаем экстремальную ответственность, быстрый темп и задачи, напрямую влияющие на реальный мир. Миссия Электро — делать жизнь людей лучше за счёт электрических технологий. Для этого мы разрабатываем, производим, собираем, устанавливаем и обслуживаем электрический транспорт, зарядную инфраструктуру и системы хранения электроэнергии. Мы контролируем всю цепочку: от идеи и требований до железа, софта и ежедневной эксплуатации. Создаём решения для миллионов пользователей, бизнеса и городской инфраструктуры. Вы будете развивать алгоритмы работы с розничным пространством Яндекса: как устроена экономика квадратного метра, где и за счёт каких слоёв экосистемы рождается прибыль и как геометрия зала превращается в трафик и LTV. Это работа на стыке данных, физики и продуктовых решений. Ждём, что вы готовы работать автономно и полностью отвечать за результат — от гипотезы до внедрения и эффекта в продакшене. Обязанности Экономика пространства Вам предстоит проектировать и считать профиль прибыли зала: атрибутировать валовую прибыль по зонам с учётом экосистемных слоёв (подписки, F&I, данные), строить «скайлайн» GP/м2 и разбирать эффективность пространства через долю пола по стратегическим ролям. Вы будете определять, сколько площади отдать под якорь трафика, а сколько высвободить под высокомаржинальные зоны без запаса, и обосновывать каждый процент перераспределения с помощью цифр. Геоаналитика и прогнозирование спроса Вы построите модель прогнозируемости спроса по категориям на покрытии сигналов Яндекса с учётом катчмента и эластичности по расстоянию. Задача — точно определять, на каком масштабе прогноз работает для каждой категории (от пары кварталов для кофеен до региона для авто), видеть реальные границы точности за долями сервисов и проверять оценки на исторических данных, а не выдавать красивые, но непроверенные цифры. Оптимизация пользовательского пути Силовая тропа (forced path) — пока красивая гипотеза. Вам предстоит управлять дилерским пространством на основе данных: построить оптимальную логику маршрута, проверить её на живом трафике и понять, где attach-механика ломается о реальное поведение. Вы станете отвечать за точность результата: заменять проектные допущения реальными замерами и определять границы достоверности. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Обладаете сильной базой в математической статистике, применяли её на практике * Владеете Python и SQL * Умеете читать и применять научные статьи и техническую литературу на английском * Способны видеть за данными физический смысл процессов и находить причинно-следственные связи * Умеете работать при неопределённости, формализовать задачи и доводить их до результата * Аргументированно отстаиваете свою позицию и эффективно взаимодействуете с разработкой, продуктом и бизнесом * Понимаете, как аналитика связана с бизнес-результатами, готовы отвечать за внедрение решений * Экстремально ответственны за личный и командный результат * Готовы брать на себя сложные вызовы и быстро учиться * Открыты к честной обратной связи, быстро адаптируетесь * Умеете работать при жёстких сроках и конкурирующих приоритетах * Готовы работать в режиме высокой доступности сервиса (при необходимости — вне стандартного графика) * Готовы работать «в поле»: тестировать и запускать решения в лабораториях, на производстве и в реальной эксплуатации

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный Наша команда создаёт финансовые сервисы, которые помогают таксопаркам и курьерским службам расти, экономить время и увеличивать прибыль. Мы ищем аналитика-разработчика, который будет заниматься развитием продукта Яндекс Флот. Ждём, что вы знаете основы статистики, умеете писать код на SQL и Python. Наша команда создаёт финансовые сервисы, которые помогают таксопаркам и курьерским службам расти быстрее, экономить время и увеличивать прибыль. Цель — построить экосистему финансовых решений и стать безусловным лидером рынка в этом сегменте. Мы ищем аналитика-разработчика, который будет заниматься развитием продукта Яндекс Флот: маркетплейса для лизинга автомобилей. Если вы хотите видеть, как ваши гипотезы превращаются в реальный доход людей и бизнесов, то эта позиция для вас. Обязанности Влиять на продукт Вам предстоит искать точки роста в финансовых сервисах и инструментах, запускать новые продукты и экспериментировать. Необходимо будет генерировать гипотезы и выстраивать аналитику всего бизнеса. Масштабировать текущие инструменты Наша работа не ограничивается Россией — мы расширяем географию: адаптируем и запускаем инструменты и в других регионах. Улучшать экономику Вы будете строить модели, которые помогут партнёрам понять, какие машины закупать и сколько, как оптимизировать расходы, увеличить EBITDA и найти новые точки монетизации продукта. Строить доверие Вам предстоит внедрять прозрачные метрики и решения, которые делают взаимодействие с платформой и командой понятным и честным. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Работали аналитиком * Получили высшее техническое или экономическое образование * Хорошо знаете математику и основы статистики * Умеете писать аналитический код на SQL и Python * Понимаете теорию А/B-тестирования * Проактивны * Умеете аргументированно и доступно отстаивать собственную точку зрения, слышать мнение других * Можете видеть за цифрами физический смысл и находить причины явлений * Критически оцениваете полученные результаты

Location: Москва Workplace: Офис, Гибридный Вы будете исследовать процессы и искать точки оптимизации, экспериментировать, превращать данные операций и продукта в решения, которые ускоряют сборку заказа, улучшают опыт клиента и повышают эффективность бизнеса. Ваша задача — превратить данные операций и продукта в решения, которые ускоряют сборку заказа, улучшают опыт клиента и повышают эффективность бизнеса. Обязанности Исследование процессов и поиск точек оптимизации Мы постоянно ищем пути оптимизации процессов на складах — сборки заказов, размещения товаров и других. Для этого мы активно используем аналитику большого количества накопленных исторических данных о выполнении операций и превращаем эти знания в инсайты и алгоритмические решения. Примеры наших проектов: оптимизация маршрутов сборки, батчинг заказов на сборке, умное размещение товаров. Эксперименты и принятие продуктовых решений на основе данных Склады — это активное продуктовое направление, в котором мы постоянно что-то тестируем: новые процессы, улучшения существующих процессов, изменения в алгоритмах. Вам нужно будет запускать и анализировать A/B-эксперименты, совместно с командой продукта принимать решения на основе данных, оценивать влияние изменений на метрики склада и бизнес-результаты. Метрики и прозрачность процессов Мы принимаем решения на основе метрик, поэтому критично, чтобы они точно отражали то, что реально происходит на складах. Вам предстоит развивать и переосмыслять систему ключевых показателей эффективности: находить, где текущие метрики не улавливают реальную картину, и проектировать новые — те, что точнее описывают качество сборки, скорость операций и клиентский опыт. Вы будете определять, что и как правильно измерять, следить за корректностью и интерпретируемостью показателей, а также искать новые точки роста через анализ данных. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Работали в сфере анализа данных * Активно используете в работе Python и SQL * Имеете опыт дизайна и проводили A/B-тесты * Владеете BI-инструментами (у нас Yandex DataLens) * Занимались операционной аналитикой (будет преимуществом) * Видите за числами физический смысл и способны находить причины явлений * Готовы аргументированно и доступно отстаивать собственную точку зрения и слышать чужие * Умеете представлять результаты своей работы коллегам и заказчикам

Workplace: Удалённый, Офис, Гибридный Наша команда занимается офлайн-оценкой больших языковых моделей. Мы ищем аналитика-разработчика для оценки качества моделей. Откликайтесь, если готовы оперативно разбираться в большом количестве незнакомых инструментов и данных и можете самостоятельно запускать и поддерживать технические процессы. Наша команда занимается офлайн-оценкой больших языковых моделей: как внутренних моделей Alice AI, так и моделей других разработчиков. На заранее подготовленных наборах запросов мы проверяем, какие сильные и слабые стороны есть у каждой модели. Для нас важно не только получить результаты оценки, но и обеспечить простоту самого процесса: запустить необходимые инструменты; если что-то идёт не так, разобраться в сбое; понять, что произошло с данными или логами, и сделать следующий запуск предсказуемее. Обязанности Прокачка моделей Вам предстоит прокачивать наборы запросов через внутренние инструменты для оценки внутренних и внешних моделей. Поддержка инструментов оценки Вы будете настраивать и запускать внутренние инструменты оценки моделей, находить причины сбоев и исправлять то, что мешает работе. Также нужно будет развивать надстройки над инфраструктурой прокачки, чтобы другие аналитики могли легко делать то же самое. Исследование новых моделей и данных Вам нужно будет изучать особенности поведения новых моделей, разбирать непривычные данные и форматы логов. Здесь задачи меняются: вчера проблема была в данных Alice AI, сегодня — в странном формате ответа новой модели, завтра — в инструменте оценки. Предстоит быстро погружаться в малознакомую систему и находить причину проблемы. Помощь с улучшением процесса оценки Замечать повторяющиеся ошибки, оформлять понятные баг-репорты и предлагать улучшения инструментов и процесса оценки — это также будет входить в ваши задачи. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Готовы оперативно разбираться в большом количестве незнакомых инструментов, данных, логов * Можете самостоятельно запускать и поддерживать технические процессы * Умеете ясно описывать проблему, воспроизводить её и объяснять её суть коллегам Будет плюсом * Работали с инструментами оценки моделей или качеством ответов AI-систем, слышали про v1/chat/completions, LLM-as-a-Judge * Автоматизировали процессы и поддерживали внутренние инструменты для работы с данными

Location: Москва Workplace: Офис Наша команда развивает качество Alice AI — ключевой LLM-технологии компании. Мы измеряем, как модель отвечает на реальные пользовательские запросы. Ищем аналитика-разработчика по оценке качества, который возьмёт на себя контур замеров: запуск приёмок, контроль прохождения разметки и анализ результатов. Alice AI — один из самых популярных ассистентов в России, которым ежедневно пользуются миллионы людей. Наша команда развивает качество ключевой LLM-технологии компании: мы измеряем, как модели отвечают на реальные пользовательские запросы, и на основании этих замеров команда принимает решение о релизе. Приёмка — момент, когда решается судьба выкатки. Перед каждым релизом нужно понять, как изменилось качество модели: на каких сценариях она выросла, где просела и достаточно ли этого качества для пользователей. Мы измеряем модель по нескольким независимым аспектам силами профессиональных разметчиков, доменных экспертов и автоматических оценщиков, а затем собираем из этих сигналов одно заключение. Заключение приёмки — основание, по которому модель уезжает в прод или не уезжает; решение принимается вместе с ML-разработчиками и продуктовой командой. Мы расширяем команду. Ищем аналитика, который возьмёт на себя контур замеров: запуск приёмок, контроль прохождения разметки и анализ результатов. Вы увидите изнутри всю кухню оценки качества LLM — от состава оценочных наборов до критериев, по которым релиз останавливают. Процесс активно автоматизируется: рутина будет уходить, а ваша роль — расти в сторону анализа и методологии. Вы будете работать бок о бок с ML-инженерами качества, доменными экспертами и командой краудсорса. Обязанности Организация приёмок новых версий моделей В ваши обязанности войдёт подготовка оценочных наборов, постановка задач по всем аспектам качества, настройка и запуск пайплайнов оценки. Приёмки проходят несколько раз в неделю, они идут параллельно и зависят от дат релизов, поэтому очень важно их все контролировать. Контроль разметки Замер действует неделю и проходит через несколько команд и пулов. Вам предстоит следить за его статусом, выявлять и устранять сбои, а также отслеживать недоставленные или потерянные данные. Нужно будет разбираться в причинах и доводить модель до работающего результата вместе с командой краудсорса и соседними командами. Это та часть работы, где аккуратность и въедливость дают больше всего. Сбор и анализ результатов Вы будете сводить результаты всех аспектов в одну картину: считать значимость, отличать настоящее изменение от шума, объяснять расхождения между аспектами и между людьми и автоматическими оценщиками. По каждому релизу должно быть заключение с разбором сценариев и конкретными примерами; раз в неделю — сводка по всем замерам для ML-команд и продукта. Развитие процесса Параллельно мы автоматизируем приёмку и строим под неё инструменты. Вы будете главным заказчиком и первым пользователем этой автоматизации: приносить требования, обкатывать новое и забирать себе те задачи, которые она освобождает. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Уверенно работаете с Python и SQL * Знаете математическую статистику и теорию вероятностей * Доводите до конца многошаговые процессы с внешними зависимостями: чужие пайплайны, пулы разметки, сроки соседних команд * Умеете формулировать обоснованное заключение по данным и защищать его перед заказчиками * Самостоятельны и готовы браться за новые задачи, для которых нет готового решения * Интересуетесь развитием LLM и хотите глубоко погрузиться в тему Будет плюсом * Проводили оценку качества LLM с использованием голден-сетов, LLM-as-a-Judge и контроля разметки * Работали на стыке офлайн-оценки и онлайн-экспериментов * Занимались оценкой агентских сценариев и мультимодальных моделей * Применяли NLP, краудсорсинговые разметки и ML

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный Приложения Яндекс Go, Uber, Яндекс Еда, Лавка можно обнаружить едва ли не на каждом устройстве в России и не только. Ищем аналитика в группу исследования конкурентов. Ваши выводы и расчёты помогут бизнесу двигаться в верном направлении и избегать дорогостоящих ошибок. Приложения Яндекс Go, Uber, Яндекс Еда, Лавка и другие наши сервисы можно обнаружить едва ли не на каждом устройстве в России и не только. Впрочем, мы как никто знаем, что на достигнутом останавливаться рано, и каждый день трудимся, совершенствуя наши продукты. Ищем аналитика в группу исследования конкурентов. Как быть лидером на рынке такси, когда конкурент возит клиентов бесплатно? Если вас волнуют такие задачи и вопросы, приходите к нам! Обязанности Оценка конкурентов Вы будете анализировать конкурентов по всем ключевым параметрам и оценивать эффективность наших действий — часто в условиях неполных данных и высокой неопределённости. Разработка аналитических инструментов Вам предстоит создавать инструменты с нуля: от сбора и обработки данных до готовых решений, которыми будет пользоваться команда. Вы будете превращать разрозненные данные в рабочую систему. Поддержка бизнес-решений Ваша аналитика ляжет в основу важных решений. Вы будете тем, чьи выводы и расчёты помогают бизнесу двигаться в верном направлении и избегать дорогостоящих ошибок. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Получили техническое или экономическое образование * Знаете SQL и Python * Умеете формулировать и тестировать гипотезы * Готовы отвечать на вопросы бизнеса и решать нестандартные задачи * Мечтаете вылавливать инсайты в настоящем океане больших данных

Location: Москва Workplace: Офис Направление работы с роботами переходит от R&D‑стартапа к масштабному бизнесу. Нам нужен специалист, который поможет расти не просто количественно, а эффективно. Вы будете закладывать логику P&L и unit‑экономики в код, выдвигать идеи оптимизации экономики и визуализировать финансовые модели. Мы преобразуем сложную физическую реальность — с автономными роботами, погодой и городской логистикой — в понятную цифровую экономику. Направление работы с роботами переходит от R&D‑стартапа к масштабному бизнесу. Нам нужен специалист, который поможет расти не просто количественно, а эффективно. Вам нужно будет закладывать логику P&L и unit‑экономики в код, выдвигать идеи по оптимизации экономики и визуализировать финансовые модели на дашбордах — чтобы решения принимались быстро и прозрачно. Почему задача непростая: В реальном мире переменные для вашего кода — это автономность робота, износ его зимней резины и стоимость рабочего часа механика. Мы реализуем подход Analytics as Code: создаём воспроизводимые пайплайны данных. Они каждый день показывают, в каком состоянии находится бизнес. Ваши модели напрямую повлияют на решения: * какой процесс обслуживания роботов в городе выстроить; * как повысить надёжность робота и при этом получить положительный экономический эффект; * какие оптимизации в первую очередь нужны в работе ремонтных мастерских. Обязанности Инжиниринг unit‑экономики Вы будете разрабатывать и поддерживать автоматизированный расчёт unit‑экономики на SQL и Python — с детализацией вплоть до отдельного робота и заказа. Финансовое моделирование Вы будете разрабатывать сценарные модели — например, чтобы понять, как через год на стоимость заказа повлияют изменения SLA доставки или стоимости лидара. Также вам нужно построить систему метрик: создать «единую правду», чтобы продуктовые и финансовые метрики рассчитывались по прозрачной логике. Операционная эффективность Вы будете анализировать процессы ремонта и обслуживания: выявлять узкие места в сервисе, логистике и загрузке персонала. Также нужно искать аномалии в утилизации роботов и распределении затрат и на основе данных формулировать задачи для команды эксплуатации. Визуализация данных Вы будете создавать дашборды для C‑level и операционных лидов — не просто для формальности, а чтобы с их помощью управлять работой. Также нужно автоматизировать сверку план‑факта и анализ отклонений. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics Требования * Знаете SQL: работаете со сложными запросами, оконными функциями, обрабатываете большие объёмы данных (ClickHouse/YT) * Владеете Python на базовом уровне, пишете чистый, поддерживаемый код * Аналитически мыслите: раскладываете сложную проблему (например, почему изменилась стоимость заказа в марте) на факторы, на которые непосредственно влияют ответственные команды Будет плюсом * Имеете профессиональный опыт в консалтинге, аудите или финтехе * Строили ETL‑процессы * Понимаете структуру P&L, CAPEX/OPEX, принципы unit‑экономики, отличие выручки от cash flow

Location: Екатеринбург В команду Аналитики и Отчетности Автономного КИБ требуется Аналитик-разработчик витрин данных с опытом написания кода на PostgreSQL. У нас команда полного цикла разработки аналитических витрин и BI-дашбордов (сбор бизнес-требований, создание прототипов витрин данных, написание системного анализа, разработка промышленного решения и вывод в ПРОМ). Обязанности * формирование системного анализа на основе бизнес-требований на разработку/доработку витрин данных в виде задачи в Jira/Confluence * разработка/доработка аналитических витрин * формирование S2T (Source to Target) Требования * высшее образование: информационные технологии / математика / техническое * уверенный опыт разработки на PostgreSQL (уровень Middle) * опыт написания функций, хранимых процедур, триггеров * понимание нормальных форм баз данных и принципов построения хранилищ * опыт командной разработки (Jira, Confluence) * владение AI-инструментами для разработки и написания Агентов * навыки работы с Git Будет дополнительным плюсом * знание MySQL (в связи с планируемой миграцией) * опыт работы с ETL/CTL-процессами * навыки системного анализа * понимание методологий Agile, DevOps * опыт работы с BI-инструментами * пыт работы с GreenPlum или StarRocks Условия * комфортный современный офис * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

Какие задачи вас ждут: • Развивать факторы ранжирования.

Разрабатывать и поддерживать программные решения на платформе 1С; Разрабатывать механизмы интеграции между системами и сервисами (1С и не только);

• Искать точки роста. Разбираться, где и почему сценарий работает недостаточно хорошо.

Задачи: — Строить и улучшать автоматические процессы разметки данных, которые содержательно описывают сущности для рекомендаций и поиска в сервисах. — Оценивать качество размеченных датасетов, включая анализ разметки, полученной от правообладателей, внешних источников и других команд, выявлять проблемные места и улучшать её. Требования: — Хорошо владеть теорией вероятностей и математической статистикой. — Уметь делать выводы на основе данных. — Уметь программировать на Python и SQL. — Понимать, как работает интернет. Будет плюсом: — Опыт работы с распределёнными системами хранения и обработки данных MapReduce. — Опыт работы с ML. — Опыт написания парсеров. — Опыт работы с платформами для краудсорсинга: Label Studio, Toloka, Amazon Mechanical Turk и др. Условия: — Ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия. — Другие бонусы, полный список доступен по ссылке https://yandex.ru/jobs/pages/benefits.

Задачи: — Сбор, обработка и анализ данных Яндекс.Метрики и внутренних систем. — Создание ETL-пайплайнов, витрин данных и регулярной отчётности. — Разработка парсеров и интеграций с внешними API. — Построение классических ML-моделей для целей аналитики. — Создание аналитических ИИ-агентов. — Контроль качества, полноты и актуальности данных. — Поддержка аналитических сервисов и автоматизированных отчётов. Требования: — Высшее образование (техническое, математическое). — Уверенное знание SQL и Python. — Практический опыт работы с ClickHouse. — Опыт работы с Яндекс.Метрикой, включая API и Logs API. — Опыт разработки ETL-пайплайнов. — Опыт написания веб-парсеров и интеграций с API. — Понимание аналитических метрик и принципов построения витрин данных. — Опыт создания ИИ-агентов или LLM-интеграций. Будет преимуществом: — Знание Airflow и других инструментов оркестрации. — Docker, PM2, FastAPI. — Redash, Superset, DataHub. — Selenium и автоматизация работы с веб-интерфейсами. — PostgreSQL, Redis, Qdrant. — RAG, MCP и работа с LLM API. — Опыт работы с большими объемами медиаданных. Условия: — График работы: 5/2, гибрид. — Оформление по трудовому договору. — Стабильность и прозрачность в отношении заработной платы. — Испытательный срок 3 месяца. — По окончании испытательного срока возможность подключения к программе добровольного медицинского страхования и другим опциям социальной политики. — Работа в бизнес-центре класса А с развитой инфраструктурой (офис в 5 минутах от м. «Маяковская», кафе и магазины, зоны отдыха внутри здания).

Команда YandexART развивает генеративные модели для создания и редактирования изображений. Работа над агентными возможностями моделей: цепочки рассуждений, использование веб‑поиска и других инструментов для решения многошаговых задач. Задачи: — Оценка качества агентных сценариев: разработка метрик и измерений качества при сложной генерации и редактировании картинок (фокус на цепочки рассуждений, веб‑поиск, VLM‑feedback loop). — Создание пайплайнов генерации данных для агентных сценариев: генерация траекторий рассуждений, вызов дополнительных инструментов, разметка через judge‑модели. — Аналитика и улучшение обучающих датасетов: выявление точек роста, определение метрик качества данных, анализ влияния на качество генераций, проектирование сбора и контроль качества разметки. Требования: — Опыт в аналитике более 1 года. — Уверенное владение Python и SQL для анализа данных. — Понимание основ ML и метрик качества моделей. Условия: — Работа в офисе в Москве. — Крупные офисы с спортзалами (тренажёры, инвентарь, душевые) и другими бонусами.

Задачи: — Проектировать и считать профиль прибыли зала, определять, сколько площади отдать под якорь трафика, а сколько высвободить под высокомаржинальные зоны без запаса. — Строить модель прогнозируемости спроса по категориям на покрытии сигналов Яндекса с учётом катчмента и эластичности по расстоянию, точно определять масштаб прогноза для каждой категории. — Управлять дилерским пространством на основе данных, строить оптимальную логику маршрута, проверять её на живом трафике и анализировать поведение. Требования: — Сильная база в математической статистике, практическое применение. — Владение Python и SQL. — Умение читать и применять научные статьи и техническую литературу на английском. Условия: — Компенсация 80% ДМС супругам и детям сотрудников. — Оплата ведения беременности и родов сотрудницам и жёнам сотрудников с опытом работы более двух лет. — Полный список бонусов доступен по ссылке.

Яндекс — российская IT-компания, которая разрабатывает поиск, карты, музыку и другие цифровые сервисы.

Яндекс — российская IT-компания, которая разрабатывает поиск, карты, музыку и другие цифровые сервисы.