отправить заявку
платформа экспериментов
Ребята из поиска, рекомендаций и других направлений делают классные вещи, но без контролируемых экспериментов мы не сможем оценить влияние этих изменений на продукт.
Мы собрали и вырастили очень сильных ребят, даем свободу воплощения идей в поддерживающей среде, обеспечиваем одни из лучших условий на рынке, проводим крутейшие тимбилдинги. Поэтому внутри команды высокая вовлеченность, горящие глаза и классные результаты работы.
Поэтому перед нашей командой стоит очень важная задача – сделать удобный и честный инструмент, с помощью которого бизнес будет принимать правильные решения.
Екатерина Коптилина,
заместитель директора по данным
заместитель директора по данным
В департаменте аналитики Okko 60+ человек и это настоящие «машины» в хорошем смысле слова.
- дизайн контролируемых экспериментов, в том числе придумывание новых метрик;
- реализация эффективных расчётов сложных метрик;
- продумывание и реализация механик оценки стат. значимости;
- исследования в направлении снижения дисперсии и ускорения проведения экспериментов;
- исследование механик сплитования и разработка новых подходов;
- повышение общего уровня культуры А/В тестирования в компании.
- опыт проведения А/В тестов;
- знание основ математической статистики;
- уверенное владение и опыт разработки на Python;
- уверенное владение SQL;
- бизнес-ориентированное мышление;
- опыт в классическом ML (будет плюсом).
- Python (sklearn, seaborn, numpy, scipy, statsmodels);
- ClickHouse, PostgreSQL, Redis, etc.;
- Airflow, FlaskAPI/FastAPI;
- Bitbucket, Jira, Confluence.
Data Scientist
ML Engineer
вакансия
вакансия
Мы разрабатываем платформу экспериментов, цель которой обеспечить максимально быстрое развитие сервиса методами A/B тестов. Одной из ключевых целей платформы является быстрая интерпретация результатов и генерация фидбэка для бизнеса. Мы ищем специалиста в области Uplift и Causal Inference для решения этих задач.
Если тебе нравится исследовать статистические критерии, моделировать сплитования, ты знаешь такие вещи как Sample Ratio Mismatch, линеаризация, sequential testing, тогда тебе к нам!
- разработка и оптимизация автоматизированных пайплайнов для анализа результатов A/B экспериментов с использованием методов Uplift-моделирования и причинных выводов;
- разработка инструментов валидации сплитовая A/B тестов;
- разработка инструментов генерации продуктовых гипотез на основании результатов A/B тестов;
- консультирование бизнеса по вопросам выбора стратегии развития продукта.
- У нас есть аналитики, отвечающие за методологию, дата-инженеры, занимающиеся подготовкой и обеспечением качества данных, а также команда разработчиков, которая занимается развитием сервисной части платформы. Ваша задача — создание и развитие компонентов платформы на базе машинного обучения.
- опыт работы в Машинном обучении не менее 3 лет;
- понимание ключевых концепций Uplift-моделирования и Causal Inference;
- опыт проведения А/В тестов. Знания в статистике и анализе данных;
- опыт работы с Python, понимание особенностей языка. Знание ООП;
- знание SQL и опыт в использовании Airflow;
- умение разрабатывать и оптимизировать высоконагруженные пайплайны данных (у нас миллионы пользователей);
- желание и способность к самостоятельному исследованию и внедрению новых методов и технологий.
- дизайн контролируемых экспериментов, в том числе придумывание новых метрик;
- реализация эффективных расчётов сложных метрик;
- продумывание и реализация механик оценки стат. значимости;
- исследования в направлении снижения дисперсии и ускорения проведения экспериментов;
- исследование механик сплитования и разработка новых подходов;
- повышение общего уровня культуры А/В тестирования в компании.
- опыт проведения А/В тестов;
- знание основ математической статистики;
- уверенное владение и опыт разработки на Python;
- уверенное владение SQL;
- бизнес-ориентированное мышление;
- опыт в классическом ML (будет плюсом).
- Python (sklearn, seaborn, numpy, scipy, statsmodels);
- ClickHouse, PostgreSQL, Redis, etc.;
- Airflow, FlaskAPI/FastAPI;
- Bitbucket, Jira, Confluence.
ML Engineer
Мы разрабатываем платформу экспериментов, цель которой обеспечить максимально быстрое развитие сервиса методами A/B тестов. Одной из ключевых целей платформы является быстрая интерпретация результатов и генерация фидбэка для бизнеса. Мы ищем специалиста в области Uplift и Causal Inference для решения этих задач.
вакансия
- разработка и оптимизация автоматизированных пайплайнов для анализа результатов A/B экспериментов с использованием методов Uplift-моделирования и причинных выводов;
- разработка инструментов валидации сплитовая A/B тестов;
- разработка инструментов генерации продуктовых гипотез на основании результатов A/B тестов;
- консультирование бизнеса по вопросам выбора стратегии развития продукта.
- У нас есть аналитики, отвечающие за методологию, дата-инженеры, занимающиеся подготовкой и обеспечением качества данных, а также команда разработчиков, которая занимается развитием сервисной части платформы. Ваша задача — создание и развитие компонентов платформы на базе машинного обучения.
- опыт работы в Машинном обучении не менее 3 лет;
- понимание ключевых концепций Uplift-моделирования и Causal Inference;
- опыт проведения А/В тестов. Знания в статистике и анализе данных;
- опыт работы с Python, понимание особенностей языка. Знание ООП;
- знание SQL и опыт в использовании Airflow;
- умение разрабатывать и оптимизировать высоконагруженные пайплайны данных (у нас миллионы пользователей);
- желание и способность к самостоятельному исследованию и внедрению новых методов и технологий.
к другим вакансиям
Data Scientist
Python Engineer
Data Analyst