Аналитик, Data scientist

SuperApp Яндекс Go объединяет в себе несколько сервисов — Такси, Драйв, Еда, Лавка, Доставка. Маркетологи этих сервисов продвигают их, в частности, через внутренние коммуникации (пуши, in-app уведомления, SMS, email) — CRM платформу. Если никак не ограничивать этот процесс, то маркетологи в попытках продвинуть свой сервис просто заспамят пользователей. Задача нашей команды заключается в том, чтобы, с одной стороны, контролировать этот процесс: отправлять каждому пользователю только те коммуникации, которые ему релевантны, не отправлять прочие. А с другой стороны, создавать собственные кастомные коммуникации на основе предиктивных моделей. Например, предлагать пользователю поехать на Такси домой в определенный момент времени, если модель предсказывает высокую вероятность того, что он действительно собирается домой в это время.

Для этого мы:

• изобретаем метрики эффективности коммуникаций;
• обучаем модели, которые эти метрики оптимизируют (Uplift prediction);
• обучаем предиктивные модели для кастомных коммуникаций;
• вместе с командой разработки строим архитектуру принятия решений (что отправлять, а что нет).

Это сложные и интересные задачи, решение которых не найти на Medium, Хабре или в статьях с конференций — мы сами изобретаем и тестируем разные гипотезы и подходы.

• строить предиктивные модели на обширных и разнообразных массивах данных;
• взаимодействовать с командой разработки платформы CRM;
• планировать эксперименты и интерпретировать их результаты.

• владеете SQL на хорошем уровне;
• знаете математику и основы статистики;
• понимаете принципы анализа данных и основные подходы к нему;
• имеете опыт программирования на Python (numpy, pandas, matplotlib).

• умение общаться с разработчиками на одном языке;
• опыт решения задач по машинному обучению.