Вакансии

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы строим новое направление на стыке видеоконтента и электронной коммерции. Хотим создать бесшовный сценарий, в котором пользователь вдохновляется товаром из видео или клипа и покупает его в пару тапов, а автор получает достойное вознаграждение за свой коммерческий контент. Что мы делаем? Мы объединяем два мощных сценария: реферальную программу (авторы сами выбирают и продвигают товары) и рекламные интеграции. Мы отвечаем за весь путь пользователя: от первого просмотра ролика до успешного заказа, и за инструменты, которые позволяют авторам монетизировать свою аудиторию. Главная бизнес-задача — найти идеальную формулу баланса: сделать так, чтобы эффективность продаж росла, авторы зарабатывали больше, а пользовательский опыт не скатывался в негатив от «телемаркетинга»? Ищем сотрудника, который с помощью данных подскажет продукту, как решить эту задачу. Задачи Проектировать метрики с нуля: разработать систему показателей, которая учитывает сложную юнит-экономику трёхстороннего маркетплейса Искать точки роста: анализировать воронки, поведение пользователей и авторов, находить барьеры на пути от «посмотрел видео» до «купил товар» Двигать продукт: генерировать продуктовые гипотезы, дизайнить A/B-тесты, оценивать их потенциальный эффект и анализировать результаты Работать в плотной связке с продакт-менеджером и разработчиками, помогать команде принимать решения на основе данных, а не интуиции Требования Коммерческий опыт работы в анализе данных от трёх лет Уверенное знание SQL и Python (составление сложных запросов ClickHouse, знание основных библиотек для анализа данных) Опыт построения отчётов в BI-системах, у нас Superset Владение продуктовой терминологией и понимание базовых метрик (DAU, LTV и др.) Умение исследовать данные источников, искать зависимости и находить инсайты Опыт взаимодействия напрямую с разработчиками и менеджерами Самостоятельность и интерес к неопределённости, готовность предлагать и отстаивать решения, которые меняют продукт

Location: Москва Workplace: Комбинированный Команда RnD VK Видео отвечает за проведение исследований и поиск точек роста продукта. Подразделение максимально близко к бизнесу (ближе чем продуктовые команды). Нет A/B-тестов, ценятся в равной степени хард-дата-компетенции и умение «продавать» результаты в стиле консалтинга (презентации, storytelling). Команда RnD работает не только с внутренними данными, но и с данными всей группы компаний VK, а также с данными из внешних источников. У нас минимум операционки, большинство задач — исследовательские проекты с нуля. Задачи Исследовать данные источников, искать зависимости и находить инсайты Проводить самые разнообразные исследования, основанные на данных Создавать и регулярно обновлять аналитическую отчётность Строить дашборды Требования Коммерческий опыт работы в анализе данных Уверенное знание Python и основных библиотек для анализа данных Уверенное владение SQL, составление сложных аналитических запросов — ClickHouse Опыт построения отчётов в BI-системах — Superset Владение продуктовой терминологией и понимание базовых метрик (DAU, LTV и др.) Умение исследовать данные источников, искать зависимости и находить инсайты Умение создавать и регулярно обновлять аналитическую отчётность Способность взаимодействовать напрямую с разработчиками и менеджерами Способность работать самостоятельно и отвечать за результат

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы ищем продуктового аналитика в группу аналитики продукта Облака Mail в VK. Команда отвечает за развитие аналитики Облака и помогает принимать продуктовые решения на основе данных. Мы работаем на стыке продуктовой аналитики, экспериментов и развития аналитической инфраструктуры. Ищем сильного специалиста, который хочет влиять на продукт, самостоятельно находить точки роста и участвовать в discovery, а не только выполнять готовые задачи. Для нас важно сочетание двух компетенций: глубокая техническая экспертиза и самостоятельность в продуктовом анализе. Ты будешь работать не только с готовыми витринами и отчётами, но и разбираться в данных «под капотом», проверять их качество, формулировать аналитические задачи и предлагать собственные подходы к решению продуктовых вопросов. Задачи Развивать продуктовую аналитику Облака Mail: исследовать пользовательское поведение, находить инсайты и определять точки роста ключевых продуктовых и бизнес-метрик Участвовать в discovery-команде полного цикла: от генерации и валидации гипотез до сопровождения реализации продуктовых решений и оценки их эффекта Проводить исследования и находить точки роста: работать над развитием автозагрузки контента, повышением заполняемости пользовательского пространства, ростом вовлечённости и конверсий Проектировать и анализировать A/B-тесты: формировать дизайн экспериментов, контролировать корректность методологии, валидировать результаты и выявлять аномалии Создавать системы отчётности и прогнозные модели: разрабатывать дашборды, драйверные декомпозиции и модели выручки для поддержки продуктовых решений Развивать аналитические инструменты и процессы: автоматизировать рутинные задачи, улучшать качество данных и повышать скорость принятия data-driven решений Требования Уверенное владение SQL и опыт работы с большими объёмами данных Практический опыт проведения A/B-тестов: понимание статистических критериев, расчёт размера выборки, работа с ошибками первого и второго рода, применение теории вероятностей и математической статистики Знание продуктовых метрик: Retention, Churn, ARPU, LTV, Conversion Rate, Sticky Factor и других. Умение интерпретировать метрики и формулировать на их основе аналитические выводы Уверенное владение Python для анализа данных: Pandas, NumPy, SciPy, библиотеки визуализации (Matplotlib, Plotly, Seaborn) Опыт построения дашбордов и визуализации в BI-инструментах. DataLens и Superset будут преимуществом, но рассматриваем и опыт с аналогами Понимание принципов построения витрин, агрегатов и аналитической инфраструктуры Умение работать с сырыми данными, самостоятельно проверять их корректность и оценивать надёжность отчётности Способность самостоятельно формулировать аналитические задачи, задавать уточняющие вопросы и предлагать решения, выходящие за рамки первоначальной постановки Будет плюсом Опыт работы с YTSaurus (YQL) Опыт участия в discovery-процессах и влияния аналитики на продуктовые решения Опыт работы с большими объёмами данных и развитой аналитической инфраструктурой Мы предлагаем Сильное профессиональное окружение: возможность обмениваться опытом с экспертами VK Образовательные ресурсы и сообщества: доступ к внутренним мероприятиям и профессиональным сообществам Гибридный формат работы из Москвы или Санкт-Петербурга Официальное оформление по ТК РФ с первого дня ДМС для сотрудников и их детей с первого месяца работы Компенсацию питания Систему гибких льгот с 14 категориями на выбор И многое другое, о чем мы расскажем на собеседовании :)

Location: Москва Workplace: Комбинированный Дзен является частью большой экосистемы VK. Это крупнейшая новостная платформа, где миллионы пользователей следят за событиями по всему миру. Здесь можно всё: смотреть новости, читать новости, обсуждать новости с ИИ-ассистентом Глифом или стать автором и самому создавать актуальный контент. Мы строим высоконагруженные сервисы и рекомендательные технологии, которые в реальном времени обрабатывают потоки информации и помогают пользователю получить максимально персональную ленту обо всём, что произошло в мире. Стек технологий: SQL для обработки больших данных, Python — для небольших данных и их визуализации. Задачи Строить и поддерживать витрины данных и дашборды в DataLens Следить за изменениями в метриках, искать причины аномальных изменений Проводить полный флоу работы над фичей: генерация гипотез, приоритизация, проведение исследований, дизайн и анализ A/B-тестов Частая прямая коммуникация с продактом направления Требования Уверенное владение SQL (сложные запросы и подзапросы) Опыт дизайна и анализа A/B-тестов Знание статистики Умение объяснять вещи простым языком

Location: Москва Workplace: Комбинированный Ищем DWH Engineer для команды VK Видео — одного из крупнейших и самых популярных видеосервисов в России! Задачи Разрабатывать и поддерживать процессы обработки и доставки данных для аналитических и ML-команд Собирать витрины, оптимизировать Писать адхоки и выгрузки, раздебаги Собирать требования Требования Понимание работы параллельных вычислений на кластере Опыт с Airflow, Spark, Hadoop, ClickHouse, YT (опционально) Знание Python: алгосы базовые (для понимания оптимального кода), классы и прочий сложный код (для чтения исходников и создания велосипедов типа операторов/сервисов) Знание Git и работа с кодом в команде (ревью)

Location: Москва Workplace: Комбинированный VK WorkSpace — это комплексная платформа для бизнеса, включающая корпоративную почту с календарём и адресной книгой, мессенджер, видеоконференции, задачи и облачное хранилище со встроенным редактором документов. Задачи Поддержка направлений B2B: Почта, Календарь, ВКС и мессенджер Разработка ETL-процессов и загрузка данных в централизованное DWH, создание агрегатов и предоставление аналитики продукту Анализ данных для поддержки продуктовой команды SaaS WS в принятии решений по развитию продукта Разработка и расчёт продуктовых метрик (выручка, run rate, удержание и другое), визуализация их динамики Сопровождение запусков новых функций с аналитической стороны, выбор метрик и настройка сбора данных Поиск точек роста продукта на основе анализа данных Проектирование и анализ A/B-тестов Выдвижение гипотез и их проверка с использованием данных Прогнозирование и моделирование значений метрик Требования Знание SQL (ClickHouse +), продвинутые запросы (сложные джоины, оконные функции, расчёт продуктовых метрик) Знание Python (библиотеки Pandas, NumPy, Scikit-learn), работа с датафреймами (чтение, агрегированные группировки, мердж, визуализация с Plotly) Опыт работы с BI-инструментами (визуализация и чувство прекрасного); опыт работы в Superset будет плюсом Знание Git, понимание концепции ветвлений Опыт работы с DWH, умение писать агрегаты Знание методологии A/B-тестирования (подбор оптимальных параметров для экспериментов, определение метрик, размера выборки, продолжительности и MDE) Последовательность, структурированность, ответственность, самостоятельность Ориентация на бизнес-результат Инициативность и стремление к обучению новому

Location: Москва Workplace: Комбинированный Наша команда развивает аналитическую платформу для ключевых медиасервисов VK — VK Видео, VK Музыка, а также других медиапроектов. Задачи Разрабатывать отчёты в Superset от этапа идеи до готового решения Собирать и формализовывать требования к отчётам и данным Оптимизировать отчётность: аудит, унификация метрик, сокращение общего количества отчётов по всем направлениям Развивать Data Governance. Выстраивать процессы сбора и хранения данных Проектировать витрины данных и сложные ETL/ELT-процессы как совместно с командой DWH, так и самостоятельно в Airflow Передавать знания по разработке отчётов другим аналитикам Способствовать укреплению data-driven культуры Требования Умение собирать и уточнять требования, понимать бизнес-проблему заказчика и предлагать подходящее решение Глубокое знание SQL: оконные функции, CTE, понимание плана выполнения запроса Опыт в проектировании отчётов и подготовке данных для них Понимание архитектуры хранилищ данных: что такое слои, зачем они нужны и как работают Практический опыт работы с одним из BI-инструментов: Apache Superset, Tableau, Power BI, DataLens Системное мышление, способность видеть за набором таблиц и графиков целостную картину бизнеса Коммуникативные навыки: умение объяснить сложное техническими терминами инженерам и простым языком — бизнесу Ориентация на результат Будет плюсом Знание JavaScript/CSS/HTML для кастомизации визуальных элементов Опыт работы с Python для анализа данных (Pandas, NumPy) и автоматизации Опыт использования ИИ для задач аналитики (например, для поиска аномалий или автоматизации процессов)

Location: Санкт-Петербург Workplace: Офисный Аналитика VK — сильное живое сообщество специалистов высокого уровня, которые любят свою работу. Топ-менеджмент компании последовательно придерживается data-driven подхода, поэтому аналитики могут влиять на развитие продукта и принимаемые решения, а не просто поставлять цифры. Мы работаем с продуктовыми командами в партнёрстве: вместе ищем точки роста, формулируем гипотезы и выпускаем продукты, которыми пользуются миллионы людей. О команде Core-аналитика — ядро всего департамента аналитики. Мы — универсальные специалисты, которые работают на стыке продуктов и отвечают за верхнеуровневые метрики ВКонтакте и ключевые стратегические инициативы компании. Наша работа строится в двух направлениях: Задачи масштаба всего ВКонтакте. Работаем над тем, что выходит за рамки отдельных продуктов: крупные исследования, верхнеуровневые метрики, разработка методологий и инструментов, которыми потом пользуется весь департамент. Мы одними из первых внедряем в работу новые подходы, в том числе методы машинного обучения Стратегические проекты. Когда компания делает ставку на конкретное направление, к нему подключается core-аналитика. Это проектная работа: вместо многолетнего ведения одного продукта вы погружаетесь в стратегически важную задачу, работаете с ней несколько месяцев и доводите до результата Задачи Быстро погружаться в новую область, формулировать метрики и гипотезы, проводить исследования Давать рекомендации, на основе которых принимаются решения на уровне всей площадки Участвовать в исследованиях и разработках, выходящих за рамки отдельных продуктов Создавать портреты аудиторных групп, исходя из описательных и поведенческих характеристик Анализировать паттерны потребления Работать с большим количеством гипотез и продуктовых метрик Требования Мы рассчитываем, что вы: Имеете опыт в продуктовой аналитике от двух лет Уверенно владеете Python, SQL и BI-инструментами Оперативно разбираетесь в новых областях Умеете чётко и структурно выражать свои мысли Будет плюсом Опыт применения ML-методов в прикладных задачах Опыт работы с AI-инструментами

Location: Санкт-Петербург Workplace: гибкий Департамент социальных проектов VK реализует социальную стратегию компании. Мы используем собственные технологии и опыт создания IT-продуктов для поддержки и развития общественных и благотворительных активностей в России и мире. Задачи Чем предстоит заниматься: Анализировать поведение и жизненный цикл SMB на платформе Исследовать эффективность инструментов продвижения и платной дистрибуции контента Строить продуктовые воронки, находить точки роста и барьеры для бизнеса на платформе Предлагать и валидировать гипотезы вместе с продактами и разработкой Участвовать в запуске и анализе A/B-тестов новых сценариев продвижения Развивать систему метрик для оценки роста бизнеса, вовлечённости и монетизации Автоматизировать отчётность: строить дашборды, мониторинги и алерты Участвовать в развитии новых monetization/growth-механик для бизнеса Требования Мы рассчитываем, что вы: Имеете опыт работы в продуктовой или финансовой аналитике Хорошо разбираетесь в статистике Отлично знаете SQL и Python, в том числе за пределами стандартного аналитического стека Умеете применять методы машинного обучения и имеете опыт в анализе временных рядов (как преимущество)

Location: Санкт-Петербург Workplace: гибкий Стриминговый сервис, который объединил музыкальную платформу ВКонтакте и отдельное приложение VK Музыка. Миллионы пользователей слушают здесь любимые песни, а тысячи артистов находят свою аудиторию. Задачи Миграция в целевую архитектуру данных Реализация и систематизация ETL-процессов согласно требованиям Оптимизация работы с данными для продуктовой аналитики Документирование данных и процессов по управлению данными Требования Профессиональные знания и навыки: Python, SQL, Airflow, ClickHouse Опыт работы: 4+ года в разработке или data engineering Опыт построения архитектуры DWH объёмом 100+ TB Опыт создания ETL-процессов Опыт миграции данных между различными БД Будет плюсом Опыт работы с YTsaurus.

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный Мы ищем аналитика, который поможет нам анализировать каналы привлечения новых пользователей в Go и распределять маркетинговые косты между сервисами. Приходите, если хорошо владеете Python, SQL и способны видеть за цифрами физический смысл. Яндекс Go — единое приложение, которое помогает людям решать повседневные задачи в городе быстро и точно в срок. У нас множество каналов привлечения пользователей: от объектов на карте в приложении и видео в браузерах до рекламы на ТВ и билбордах. Наша задача — оценить потенциал каждого из каналов, чтобы инвестиции в маркетинг были наиболее эффективными. Продуктовый аналитик Такси — человек, который будет полноценно участвовать в развитии сервиса. Мы ожидаем, что вы будете не просто проводить анализ данных, а предлагать свои идеи по улучшению бизнес-процессов. Обязанности Аналитика эффективности каналов привлечения Наша цель — вырастить число пользователей e-com-сервисов в Яндекс Go. Предстоит изучать эффективность маркетинговых каналов, в том числе замерять инкрементальность отдельных видов in-app-коммуникаций. Оценивать ёмкость аудитории новичков сервисов Go и сегментов отдельных тарифов Такси. Сравнивать эффективность кросс-сервисных кампаний (сочетаний оферов разных сервисов) с независимым промоутированием. Объяснять полученные результаты маркетологам и помогать бизнесу грамотно инвестировать деньги. Аналитика приложения Go Предстоит заниматься полноценной аналитикой: генерировать и проверять гипотезы, настраивать А/Б-тесты, анализировать их результаты и предлагать улучшения приложения. Много времени проводить с SQL, Python и системами визуализации (но нужно понимать, что это только инструменты, основной результат вашей работы — влияние на решения). Требования * Получили высшее техническое образование * Хорошо знаете математику и владеете основами статистики * Знаете SQL и Python на хорошем уровне * Умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений * Понимаете, что любая аналитика должна быть привязана к бизнес-результатам

Мы ищем талантливых специалистов поддержки, способных разбираться в технических проблемах пользователей инфраструктурного облака. Хорошо, если вы работали с распределёнными многокомпонентными инфраструктурами и занимались администрированием и траблшутингом Linux-систем и сетевых технологий. Команда Yandex Cloud непрерывно расширяет количество доступных сервисов и совершенствует свои продукты. Одновременно стремительно растёт количество наших клиентов и круг задач, которые мы помогаем решить. Мы ищем талантливых специалистов в области поддержки, способных быстро разбираться в технических проблемах пользователей инфраструктурного облака. Хорошо, если вы умеете общаться с людьми в стрессовых ситуациях, работали с распределёнными многокомпонентными инфраструктурами, умеете диагностировать корневые причины проблем и предлагать решения. Обязанности * Консультировать клиентов Yandex Cloud по вопросам, возникающим при использовании сервисов облака * Развёртывать тестовые стенды, чтобы диагностировать managed-решения Yandex Cloud и находить оптимальные реализации сценариев клиентов * Воспроизводить сложные технические кейсы и решать их, а если понадобится — то инициировать их решение на уровне сервисов * Своевременно распознавать технические инциденты на инфраструктуре и вместе с командами сервисов участвовать в их решении * Сотрудничать с senior-инженерами направления при решении обращений Больше о том, что под капотом платформы Yandex Cloud, — в канале Inside Yandex Cloud Требования * На middle-уровне занимаетесь системным администрированием и траблшутингом Linux-систем и сетевых технологий * Работали с PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Kafka, Redis, MongoDB, MySQL, Elasticsearch/OpenSearch, получили опыт настройки и траблшутинга одной или нескольких БД из этого списка Будет плюсом * Работал с Terraform и системами управления конфигурациями Puppet, Chef, Ansible, Salt * Получили сертификат Yandex Cloud Certified Engineer Associate или другие сертификаты Yandex Cloud или иных облачных провайдеров * Получили сертификаты, связанные с PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Kafka, Redis, MongoDB, MySQL, Elasticsearch/OpenSearch * Писали скрипты на Bash, Python, Golang

Команда Yandex Cloud расширяет количество доступных сервисов и совершенствует свои продукты. Мы ищем системного инженера, который поможет решать технические проблемы пользователей инфраструктурного облака. Откликайтесь, если способны разбираться в нестандартных ситуациях и предлагать решения. Команда Yandex Cloud непрерывно расширяет количество сервисов и совершенствует уже имеющиеся продукты. Одновременно стремительно растёт число наших клиентов и круг задач, которые мы помогаем решить. Мы ищем талантливых специалистов в области поддержки, способных быстро разбираться в технических проблемах пользователей инфраструктурного облака. Хорошо, если вы умеете общаться с людьми в стрессовых ситуациях, работали с распределёнными многокомпонентными инфраструктурами, способны диагностировать корневые причины проблем и предлагать решения. Обязанности Консультировать клиентов Yandex Cloud по вопросам, возникающим в ходе пользования сервисами облака Вам предстоит заниматься развёртыванием тестовых стендов для диагностики managed-решений Yandex Cloud и искать оптимальные способы реализации сценариев клиентов, воспроизводить сложные технические кейсы пользователей, решать их, а при необходимости инициировать решение на уровне сервисов. Важная задача — своевременно распознавать технические инциденты на инфраструктуре и совместно с командами сервисов участвовать в их решении, сотрудничать с senior-инженерами направления в ходе решения обращений. Больше о том, что под капотом платформы Yandex Cloud, — в канале Inside Yandex Cloud Требования * Занимаетесь системным администрированием и траблшутингом Linux-систем и сетевых технологий на middle-уровне * Работали с Docker, Kubernetes, CI/CD-системами, RBAC, системой сетевой балансировки и занимались настройкой, траблшутингаом одной из систем оркестрации * Работали с системами мониторинга, например Prometheus или Grafana Будет плюсом * Работали с Terraform, системами управления конфигурациями Puppet, Chef, Ansible, Salt * Получили сертификат Yandex Cloud Certified Engineer Associate, другие сертификаты от Yandex Cloud или иных облачных провайдеров * Имеете сертификаты, связанные с контейнерными решениями * Писали скрипты на Bash, Python, Golang

Location: Москва; Белград Workplace: Офис, Гибридный Яндекс Плюс — это единая подписка на сервисы Яндекса, которая даёт доступ к музыке, фильмам, подкастам, книгам, играм, спортивному и другому контенту. Ищем ML-разработчика в Плюс Лояльность. Вам предстоит писать код на Java и придумывать, как повысить эффективность механик лояльности. Яндекс Плюс — это единая подписка на сервисы Яндекса, которая даёт доступ к музыке, фильмам, подкастам, книгам, играм, спортивному и другому контенту. Это большой экосистемный проект, где более 35 миллионов подписчиков каждый день используют разнообразные возможности во всех сервисах экосистемы: слушают «Мою волну» в Музыке, получают кешбэк в Такси, Еде, на Маркете и в других сервисах Яндекса, смотрят кино на Кинопоиске. Одно из фокусных направлений — развитие сценариев лояльности. Количество предложений для пользователей растёт каждый день, и необходимо построить системы оптимального управления этим оферингом, скидками и баллами Плюса. Механик лояльности довольно много, каждая их них должна быть оптимизирована и максимально эффективна без превышения расходов. При этом все механики должны работать в одном направлении, не противореча целям бизнеса. Обязанности Выдвижение гипотез и проведение экспериментов Вам предстоит предлагать новые гипотезы и тестировать их, чтобы с помощью ML-моделей повышать эффективность механик лояльности для наших подписчиков в экосистеме Яндекса. Написание продакшн-кода на Java Мы работаем с классическими методами ML, оборачиваем наши модели в сервисы на Java и выводим в продакшн. Вам предстоит писать надёжный и эффективный продакшн-код на Java. Требования * Понимаете принципы классического ML * Знаете традиционные алгоритмы и структуры данных * Хорошо знакомы с Python и SQL * Можете понятно продемонстрировать бизнесу результаты исследований, аргументированно отстаиваете свою точку зрения * Готовы отвечать за продакшн-модели в runtime Будет плюсом * Выводили ML-модели в продакшн * Разрабатывали на Java или C++ * Умеете решать задачи из области Causal Inference

Workplace: Офис, Гибридный Финтех — молодое и смелое направление Яндекса. Мы создаём банковские и небанковские продукты. Ищем инженера данных, который поможет создавать и развивать хранилище Финтеха. Откликайтесь, если работали инженером данных более трёх лет и знаете SQL и Python. В Финтехе мы создаём платёжные продукты, сервисы и инструменты для управления личными финансами. Финтех уже превратился из стартапа в полноценный и крайне важный продукт. Сейчас мы собираем новое — аналитическое — хранилище данных и формируем для этого команду. В хранилище нет легаси, поэтому у вас будет возможность оказаться у истоков нового проекта. У нас большие планы — приходите помогать их реализовать! Обязанности Строить ETL-процессы Нужно извлекать из источников ценную информацию, обрабатывать её и представлять в виде, удобном для аналитиков. Сложность пайплайнов может варьироваться от простых инжестов данных из внешней среды и приземления результата в хранилище до витиеватых графов со множеством инпутов и аутпутов. Оптимизировать логику Как известно, у нас нет собственного легаси, но мы часто работаем с прототипами, реализованными аналитиками, чьё представление о прекрасном может не совпадать с нашим. Поэтому мы распутываем нетривиальную логику и предлагаем более строгую, консистентную и оптимальную, ориентируясь на большие объёмы данных. Обеспечивать доступность сервиса Олимпиадный подход подразумевает одноразовость результата. Мы преследуем совсем другие цели, поэтому максима «сработало раз — и ладно» не о нас. Идеал такой: хранилище обеспечивает регулярную поставку с минимально возможным количеством сбоев, а данные — корректны, полны, непротиворечивы и отвечают самым строгим стандартам качества. Проектировать структуру хранилища Лучшее аналитическое DWH ещё только в планах. Мы хотим заложить основы, которые позволят ему быстро развиваться, обрастая при этом не «костылями» и «велосипедами», а современными инженерными практиками и подходами. Взаимодействовать с аналитиками Они наши главные и любимые заказчики. Вместе с ними вам предстоит обдумывать бизнес-задачи, иногда вы будете спорить, но в итоге — находить оптимальные решения. Неотъемлемая часть этого процесса — накапливание личного опыта в бизнес-домене Финтеха. Прибавим сюда рост инженерного опыта — и получим двойную выгоду. Почти как у Яндекс Пэй. Требования * Уверенно программируете на Python * Хорошо знаете SQL и понимаете устройство современных СУБД * Понимаете и можете объяснить необходимость непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), преимущества использования систем контроля версий, код-ревью, тестирования и мониторинга * Работаете в командной строке Unix-подобных систем (Linux, macOS) Будет плюсом * Создавали сложные высоконагруженные ETL- и ELT-процессы (Hadoop, Hive, Spark) * Разрабатывали процессы обработки событий, приближенные к реальному времени (Kafka, Spark Streaming, Flink) * Участвовали в проектировании хранилищ данных * Работали по методологии Agile * Руководили стажёрами или начинающими специалистами * Знакомы со специализированными аналитическими БД (Greenplum, Vertica, ClickHouse, Teradata) и аналитическими инструментами на базе Python (Jupyter, pandas, SciPy, Matplotlib) * Публикуете свой код в доступном репозитории, пишете статьи, выступаете на конференциях

Workplace: Удалённый, Офис, Гибридный Мы — команда разработки сервисов контроля качества Яндекс Такси. Доверие пользователей это одна из основ стабильного и быстро растущего бизнеса. Наши разработки помогают бизнесу делать сложные процессы простыми. Команда разработки сервисов контроля качества Яндекс Такси помогает бизнесу упрощать процессы, например, проверять документы водителей и курьеров или качество оказываемых услуг. Результат нашей работы — доверие к сервису множества пользователей, в том числе друзей и близких. Мы развиваем платформу продуктов качества и безопасности, которые позволяют: * Бережно обрабатывать и хранить персональные документы * Автоматизировать процессы с помощью ML-технологий * Строить метрики, графики и мониторинги работы системы * Развивать функциональное API для внутренних заказчиков * Внедрить удобные и интуитивно понятные инструменты для партнёров Мы в цифрах: * 800 тысяч проверок в день * > 1 млрд проверок в базе * Около 10–15% всех исполнителей в системе должны пройти проверки прямо в эту минуту * Запустили проверки в 40+ странах и регулярно запускаем новые: мотошлемы в Пакистане, кондиционеры в Узбекистане, миграционные документы в РФ Наш стек: * C++20 на фреймворке userver * Python 3.7 * PostgreSQL, MongoDB, Redis * Logbroker — внутренний аналог Apache Kafka Обязанности Запуск сервисов в новых странах и улучшение UX асессоров Предстоит собрать требования с заказчиков и помочь менеджерам настроить их. Провести доработки, специфичные для конкрентного запуска: подтянуть данные, интегрировать с внешними реестрами. Повысить эффективность фотоконтроля: сократить время обработки и количество ошибочных решений, чтобы улучшить UX асессоров. Приведение архитектуры сервисов к DOMA Мы постоянно повышаем надёжность наших сервисов и опыт разработки. Для этого, например, упрощаем архитектуру. Нужно будет дописывать новые сервисы, логически изолировать существующие, формировать простой и удобный API. Изоляция данных различных бизнесов и другие задачи Мы хотим гарантировать бережное обращение с персональными данными. Нужно разработать такую ролевую модель, которая была бы максимально незаметной для наших потребителей, но при этом не позволяла бы получить несанкционированный доступ к чужим данным. А ещё у нас можно автоматизировать процессы с помощью ML-технологий и реализовывать собственные идеи на хакатонах. Требования * Знакомы с C++ и STL * Предпочитаете баланс между техническими и продуктовыми задачами * Ориентируетесь в классических алгоритмах и структурах данных знакомы с NoSQL- и SQL-базами данных (PostgreSQL, MongoDB, Redis и др.) * Имеете опыт разработки под Linux Будет плюсом * Работали с высоконагруженными системами * Работали с микросервисной архитектурой и Docker * Разрабатывали на Python или хотите его выучить

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный Нейро — поиск будущего, который объединяет технологии больших генеративных моделей и классического веб-поиска. Наша команда отвечает за качество ответов в еком-сценариях. У нас вы будете работать с самыми современными моделями и технологиями Яндекса, создавая новые для российского рынка продукты. Нейро — это поиск будущего, который объединяет технологии больших генеративных моделей и классического веб-поиска. Наша команда отвечает за качество ответов в еком-сценариях (всё, что связано с товарами в поисковой выдаче Яндекса). Сценарии выбора и покупки товаров — это важная часть бизнеса Поиска, генерирующая существенную долю выручки. А наши проекты — это R&D на стыке генеративного ИИ и екома. Мы растим качество моделей на сложных задачах, улучшаем качество извлечения информации, в процессе ставим множество экспериментов — и в результате нашими моделями пользуются миллионы человек. У нас вы будете работать с самыми современными моделями и технологиями Яндекса, создавая новые для российского рынка продукты. Обязанности Улучшение качества генеративных моделей Сейчас модели хорошо решают потоковые задачи, но на узких задачах еком-сценариев качества может не хватать. На таких срезах есть большой простор для улучшений и экспериментов с LLM, извлечением информации, данными и формой ответа. Вы будете участвовать в каждом из этапов алайнмента: SFT (Supervised fine-tuning), Reward model, RLHF (Reinforcement learning from human feedback). Улучшение извлечения информации Интернет полон разнообразной информации, и иногда она не совсем качественная, а иногда достоверные источники сложно найти. Кроме того, информация о товарах не ограничивается веб-документами, найденными по поисковому запросу. Вам предстоит совершенствовать извлечение информации для построения ответов, а также экспериментировать с новыми источниками. Сжатие и удешевление инференса моделей Нейро пользуется огромное количество людей, поэтому в проде нам нужны более лёгкие модели. Вам предстоит экспериментировать с архитектурами и методами уменьшения моделей, чтобы укладываться в ограничения по лэтенси и скорости генерации ответа. Внедрение в продукты Вы будете создавать технологичный, удобный и полезный для пользователя продукт. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML Требования * Знаете Python * Хорошо знаете классические DL и NLP * Решали NLP-задачи с использованием трансформеров * Понимаете, как устроены современные LLM, решали с их помощью прикладные задачи или имеете релевантный исследовательский опыт

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный С Яндекс Такси можно заказать поездку в 300+ городах Европы, Африки, Азии и ЛА. Среди наших инноваций — сервис совместных поездок. Ищем аналитика, который знает SQL, Python и матстат и не боится осваивать новые технологии. Если вам интересны вызовы, с которыми прежде никто не сталкивался, присоединяйтесь! Яндекс Такси — сервис по заказу такси, с помощью которого ежедневно совершаются миллионы поездок более чем в 300 городах Европы, Африки, Латинской Америки и Азии. Наша команда совместных поездок работает над тем, чтобы сделать поездки дешевле и доступнее для пользователей, при этом обеспечивая водителям достойный заработок. Наша цель — предоставить такси как можно большему числу пассажиров. Мы работаем над всеми задачами, характерными для маркетплейсов: ценообразованием, субсидированием, разработкой и улучшением алгоритмов назначения водителей и определения попутных маршрутов. Ещё мы занимаемся аналитикой как для пассажиров, так и для водителей, проводим маркетинговый анализ, строим дашборды и запускаем эксперименты. Мы постоянно развиваемся, генерируем гипотезы и проверяем их на практике. Яндекс Такси — один из немногих в мире сервисов, которые предоставляют услуги совместных поездок, и в этой области мы можем назвать себя новаторами. Мы ищем аналитика, который усилит нашу команду. Нам нужен человек, готовый решать уникальные задачи, генерировать смелые гипотезы и тщательно их проверять. Если вам интересны вызовы, с которыми прежде никто не сталкивался, присоединяйтесь к нам! Обязанности Улучшать текущие алгоритмы и придумывать новые Мы находимся в постоянном процессе совершенствования сервиса: создаём и внедряем новые алгоритмы, правила и технологии, анализируем и оптимизируем текущие решения, стремясь сделать их эффективнее. Мы придумываем, как математически формализовать степень попутности заказов, как установить оптимальную стоимость поездки, выгодную и для пользователя, и для водителя, как эффективно обнаруживать мошеннические заказы — и многое другое. Экспериментировать Наш сервис уникален, и мы постоянно тестируем различные гипотезы. Новые идеи проверяются с помощью A/B- и свитчбэк-экспериментов. Вы будете самостоятельно планировать эти тесты, разрабатывать их дизайн и анализировать результаты, чтобы принимать решения на основе полученных данных. Работать в команде Мы активно взаимодействуем со смежными командами: менеджерами, разработчиками, маркетологами, юристами и т. д. Вам предстоит эффективно сотрудничать с ними, адаптируясь к различным задачам и обеспечивая гармоничное взаимодействие для достижения общих целей проекта. Требования * Хорошо знаете математику и владеете основами статистики * Уверенно владеете SQL и Python и не боитесь осваивать новые инструменты и технологии * Умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений * Способны аргументированно отстаивать собственную точку зрения и слышать чужие * Знаете английский язык на уровне, достаточном для чтения статей * Понимаете, что любая аналитика должна быть привязана к бизнес-результатам