Чем предстоит заниматься
- Находить статистически обоснованные взаимосвязи, генерировать и проверять гипотезы в данных.
- Придумывать метрики для оценки качества поиска.
- Контролировать метрики и исследовать причины их ростаили падения.
- Оценивать эффективность и полезность выпущенных фич.
- Проводить исследования по данным пользовательской активности в приложении.
- Разрабатывать дашборды в Grafana и Power BI.
Требования
- Умение писать сложные SQL-запросы.
- Опыт обработки данных в Python — работа с библиотеками pandas, numpy, sklearn.
- Знание инструментов визуализации данных — matplotlib, seaborn, plotly в Python.
- Понимание основ теории вероятностей и математической статистики.
- Умение работать в команде, а также самостоятельно искатьи использовать всю необходимую информацию.