Аналитик данных для совместной работы над проектами отдела машинного обучения. В Самокате развивается множество ML направлений, в том числе алгоритмы...
Ежедневная работа продуктового аналитика пользовательского опыта состоит из. Знание математики и статистики, байесовской статистики. Python (Numpy/Scipy/Pandas/StatsModels/Scikit..." />

Product analyst ML (тестирование рекомендаций)

З/п не указана
Опыт работы: От 1 года до 3 лет
График работы: Полный день
Занятость: Полная занятость
Компания: Самокат (ООО Умное пространство)
О Самокате

Самокат создает ритейл нового образца — с доставкой продуктов и товаров за 15 мин через сеть микроскладов в каждом районе. Мы доставляем продукты и косметику, запускаем и новые направления, которые требуют серьезной аналитической проработки.

Роль

Аналитик данных для совместной работы над проектами отдела машинного обучения. В Самокате развивается множество ML направлений, в том числе алгоритмы персонализации, эксперименты с которыми нуждаются в качественном аналитическом сопровождении:

  • рекомендации,
  • сортировки,
  • активности маркетинга продажа мест в подборках

Продуктовый аналитик в Самокате участвует в запуске новых фич и прогнозирует будущее состояние с точки зрения клиента и бизнеса, участвует в дизайне, запуске, анализе результатов экспериментов.

Ежедневная работа продуктового аналитика пользовательского опыта состоит из
  • ведения дерева метрика продукта продуктов
  • решения задачи репортинга - регулярного или при запуске новых функций
  • отслеживание продуктовых метрик
  • исследования, дизайн A/B экспериментов, сопровождение A/B экспериментов
Инструменты:
  • SQL и Python при работе с DWH
  • Power BI для дашбордов
  • Miro для дерева метрик
  • Jira / Confluence для задач
Ближайшие задачи
  • дизайн и сопровождение A/B экспериментов отдела ML
  • анализ причинно-следственных связей в поведении пользователей
  • мониторинг здоровья ML моделей
  • визуализация результатов анализа
  • построение интерактивных дэшбордов
Что мы ждём от вас
  • Знание математики и статистики, байесовской статистики
  • Python (Numpy/Scipy/Pandas/StatsModels/Scikit-learn), SQL
  • Знание основных продуктовых метрик
  • Визуализации данных в BI-системах (PowerBI, Tableau)
  • Анализе бизнес метрик
  • Опыт работы в продуктовых компаниях на этапе быстрого роста
  • Желание разбираться в сложных механизмах работы бизнеса и искать точки сохранения или генерации денег
Хочу откликнуться
<
>