Лид аналитики в образовательный сервис Яндекс.Учебник

((https://education.yandex.ru/ Яндекс.Учебник)) — это одна из образовательных инициатив Яндекса. Это онлайн-платформа, на которой школьники 1–5 классов могут дополнительно заниматься русским языком и математикой, а учителя — давать и проверять задания. По замыслу основателей проекта, среди которых создатели Школы анализа данных и факультета компьютерных наук ВШЭ, Учебник призван помочь не самым сильным в математике и русском языке детям подтянуть знания и дать им возможность самостоятельно изучать эти предметы в интересном интерактивном формате.

Наш проект уже достиг хороших результатов и показал свою востребованность. За время существования платформы на ней зарегистрировались 600 000 детей и 50 000 учителей. План на ближайшие три года: добавить еще 10 предметов и вовлечь в процесс обучения пять миллионов школьников.

Если для вашей профессиональной самореализации важна социальная значимость проекта, приходите в Яндекс.Учебник.

((https://www.youtube.com/watch?v=C3qH3Ev5JXQ Топ-менеджеры Яндекса про образовательные инициативы)) ((https://www.hse.ru/news/edu/307157278.html Исследование Высшей школы экономики про Яндекс.Учебник))

====Кого мы ищем: Мы ищем опытного специалиста по работе с данными.

====Основные направления работы:

• продуктовая аналитика;
• разработка рекомендательной системы;
• настройка инфраструктуры обработки данных.

====Задачи:

• разработка и поддержка процессов подготовки и поставки данных из различных источников;
• анализ статистики выполнения заданий учениками и составление модели рекомендаций в системе;
• разработка инструментов и метрик для принятия продуктовых решений.

====Мы ждем, что вы:

• знаете Python или другой скриптовый язык на прикладном уровне;
• хорошо знаете какой-нибудь из «диалектов» SQL и имеете опыт работы с базами данных;
• знаете основы теории вероятностей и математической статистики;
• умеете и хотите работать с данными.

====Кроме того, приветствуются:

• знание парадигмы MapReduce (например, опыт работы с Hadoop, Hive или Spark);
• знание особенностей распределенных вычислений, архитектуры данных и методов их обработки;
• опыт работы с аналитическими базами данных, например, с ClickHouse;
• опыт построения и анализа моделей данных;
• опыт анализа данных или продуктовой аналитики.

====Что мы предлагаем:

• программа релокации для иногородних сотрудников;
• высокий совокупный доход и премии каждые полгода для всех, кто успешно прошёл ревью;
• расширенная программа ДМС: стоматология, обследования, вызов врача на дом и многое другое. Оплата 80% стоимости ДМС для супругов и детей;
• питание за счёт компании;
• скидки в бассейнах, фитнес-центрах и магазинах;
• курсы, тренинги, участие в конференциях;
• гибкий график работы;
• парковка.