Руководитель команды продуктовой аналитики

Вакансия № 36500126 от компании VK, AI VK на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании VK, AI VK.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 3–6 лет.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: график: 5/2 (рабочих часов: 8).

Зарплата: по результату собеседования.

Примерное место работы: Россия, Москва.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 36500126 добавлено в базу данных: Среда, 5 марта 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Воскресенье, 16 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 36500126:

Прочитано соискателями - 2 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "VK, AI VK":

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 департамента AI, контентных и рекомендательных сервисов развивает технологии искусственного интеллекта для ключевых продуктов VK, создаёт систему рекомендаций и поиска контента на наших платформах.

О команде

Десятки миллионов пользователей генерируют миллионы документов каждый день в сервисах VK. А наша команда обеспечивает для них удобный и быстрый поиск. Мы ищем руководителя команды аналитики, которая придумывает и валидирует метрики качества поиска VK, растит его показатели и ставит смелые эксперименты.

Стек технологий: SQL для обработки больших данных, Python — для небольших данных и их визуализации.

Задачи:

лидировать команду аналитиков;
участвовать в формировании и обсуждении продуктовых планов;
помогать менеджерам и компании принимать решения на основе данных;
придумывать и валидировать метрики, оценивающие качество поиска;
проверять и генерировать идеи для роста продуктовых метрик;
создавать и дорабатывать инструменты для этих проверок, статтестов, дебага экспериментов.

Требования к работнику:

опыт в роли руководителя группы аналитики от двух лет;
знание SQL и умение писать простые скрипты на Python в Jupyter-ноутбуке;
опыт построения продуктовых метрик и понимание, как их валидировать, — мы принимаем решения, основываясь на подходе data driven.