Программист-аналитик

Чем предстоит заниматься

• Улучшать качество работы инструментов систематизации знаний и расширять их функционал.
• Исследовать данные Маркета и делать выводы на их основе.
• Писать код на Java для сервисов в production.
• Ставить оффлайн-эксперименты и анализировать их результаты.
• Разрабатывать пайплайны подготовки данных для использования в ML-процедурах.
• Искать зоны роста в существующих процессах.
• Нести ответственность за собственные релизы.

Кого ищут

• Аналитический склад ума.
• Способность самостоятельно искать и находить ответы на вопросы, разбираться в сложных системах и сервисах по коду и документации.
• Хорошее знание языка SQL, умение писать сложные запросы.
• Готовность быстро погрузиться в разработку на Java или уже соответствующий опыт.
• Способность быстро обучаться, воспринимать большой объем новой информации.
• Знание классических алгоритмов и структур данных.

Будет плюсом:

• Опыт программирования на языке Python.
• Опыт работы Java-разработчиком и стремление развиваться в области анализа данных.
• Опыт работы системным аналитиком.
• Понимание принципов работы распределенных вычислительных систем, опыт работы с Hadoop или Spark.
• Опыт работы в Unix-системах.

Примеры задач

• Часто продавцы на Маркете хотят продавать свой товар сразу по несколько штук и пишут это количество в заголовке своей заявки; нужно проанализировать поток предложений, разобраться в специфике указания этого параметра для разных видов категорий, реализовать код выделения значения данного параметра из текста и провести сравнительный эксперимент, по которому эксперты могут оценить эффективность вашего решения.
• Матчинг предложений поставщиков и карточек товаров Маркета происходит посредством машинного обучения; они видят точечные ошибки матчинга, которые можно было бы исправить с помощью фильтра по цене. При этом модель в каком-то виде уже неявно учитывает цены. Необходимо скорректировать вычисление соответствующих признаков для модели или предложить бизнес логику для снижения числа таких ошибок, подготовить релиз и провести эксперимент для оценки характера изменений.
• Коллеги подготовили новую модель матчинга, дополнительно использующую нейросеть для обработки естественного языка - доступен бинарник модели и описание подготовки данных; нужно участвовать в процессе внедрения новой модели — как в runtime-сервисе с обработкой текстов "на лету", так и большой батч-джобе, когда признаки вычисляются отдельно сразу для всех доступных текстов.

Что предлагают

• Сильная команда, с которой можно расти.
• Сложные задачи для сервисов с миллионами пользователей.
• Зарплата на уровне рынка и выше +премии.
• Гибкий график работы.