Аналитик-разработчик в команду антифрода Доставки

Вакансия № 25851987 от компании Яндекс на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании Яндекс.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 1–3 года.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Примерное место работы: Россия, Москва.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 25851987 добавлено в базу данных: Суббота, 1 марта 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Понедельник, 17 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 25851987:

Прочитано соискателями - 11 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "Яндекс":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

Команда антифрода анализирует активность пассажиров, водителей и курьеров для выявления нежелательного поведения. Наша задача — построить лучшую антифрод-систему в Такси и Доставке. Мы активно выстраиваем инфраструктуру проверок и алгоритмов, чтобы находить не только единичные действия нарушителей, но и фрод в промышленных масштабах. В нашей команде аналитики расследуют новые сценарии фрода, придумывают и реализовывают методы защиты, определяют и строят метрики успеха. Одно из наших актуальных направлений — создание методов для выявления фрода водителей и курьеров за пределами РФ (более 20 стран в Европе, Азии, Африке и Южной Америке).

Что нужно делать:

погружаться в сферу безопасности, находить и анализировать механизмы фрода;
работать с большими объёмами данных и на их основе внедрять новые механизмы защиты;
исследовать специфику фрода в различных странах;
количественно оценивать пользу от своих внедрений;
участвовать во всех этапах построения надежной антифрод-системы: от выявления проблемы до внедрения решения в продакшн и мониторинга его работы.

Мы ждем, что вы:

можете быстро создать простое и надёжное решение с помощью Python и SQL, статистических методов или любых ML-подходов;
умеете работать с большим объёмом данных, искать аномалии и подозрительные закономерности;
умеете строить метрики качества и эффективности своих внедрений;
способны отвечать за свою работу, быстро принимать решения и не нарушать своих обещаний.

Будет плюсом, если вы: