Аналитик (Развитие клиентского сервиса)

О проекте

Основные фокусы развития клиентского сервиса на ближайший период:

• Оптимизация базы знаний для операторов техподдержки между разными каналами связи, чтобы автоматически отвечать пользователям в чатах и голосовых каналах на основе ML-инфраструктуры Яндекса.
• Развитие WFM-системы для прогнозирования нагрузки и автоматической генерации расписания смен.

Другие задачи нашего подразделения, где нужно применение ML-моделей:

• Классификация и кластеризация обращений.
• Рекомендательные модели для операторов.
• Умные подсказки для пользователей.

Чем предстоит заниматься

• Прогнозировать нагрузку на текстовые и голосовые каналы клиентского сервиса, прогнозировать наём сотрудников в зависимости от изменения нагрузки.
• Исследовать, подбирать и обучать наиболее подходящие алгоритмы машинного обучения для решения задач поддержки и проведения экспериментов, используя весь огромный опыт Яндекса.
• Настраивать процессы сбора обучающих данных и автоматического переобучения используемых моделей.
• Анализировать ключевые метрики прогнозирования, активно помогать в развитии WFM-системы и других инфраструктурных решений внутри клиентского сервиса, где применяются ML-модели.

Ожидания

• Хорошо знаете принципы машинного обучения.
• Уверенно знаете SQL и Python.
• Готовы работать с большими массивами данных, проверять гипотезы на качественных и количественных показателях.
• Умеете находить проблемные зоны и предлагать системные решения.
• Умеете вести несколько проектов одновременно, работать в команде.

Будет плюсом:

• Работали с моделями прогнозирования, WFM-системами.