Data Analyst, ML & Experimentation (f/m/d)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Аналитик данных в команду Data Science adtech-компании adjoe. Оценивает качество ML-моделей, проводит A/B-эксперименты и связывает технические метрики с бизнес-результатами.

Задачи

• Анализировать и оценивать качество ML-моделей на пользовательских и агрегированных данных, находить неэффективности и паттерны отказов, давать рекомендации Data Science-командам
• Исследовать работу ML-моделей в реальных условиях, сравнивать допущения и предсказания моделей с фактическим поведением пользователей и бизнеса, выявлять разрыв между офлайн- и онлайн-результатами
• Определять и улучшать метрики оценки производительности ML-моделей и бизнес-эффекта совместно с Data Scientists и Product Managers
• Проектировать, готовить и анализировать A/B-тесты и другие эксперименты, оценивать статистическую значимость и практический бизнес-эффект
• Строить дашборды и автоматизированные отчёты по метрикам моделей, экспериментам и ключевым бизнес-показателям
• Выступать связующим звеном между Data Science, Product и Business, переводить бизнес-вопросы в аналитические задачи
• Оспаривать продуктовые и технические решения данными, привносить независимую аналитическую перспективу
• Документировать анализы и методологии, создавать переиспользуемые аналитические подходы

Требования

• Высшее образование в области математики, статистики, физики, информатики, экономики, аналитики или смежной количественной области
• 5+ лет релевантного опыта в Data Analytics, Product Analytics, экспериментах или Data Science
• Опыт в AdTech, мобильных приложениях или ML-продуктах — сильный плюс
• Сильный аналитический склад ума, желание разбираться в причинах явлений в данных
• Уверенное владение SQL и работа с большими наборами данных
• Сильные навыки Python или R для анализа данных и статистического моделирования
• Понимание статистики и экспериментов: проверка гипотез, доверительные интервалы, статистическая значимость, анализ A/B-тестов
• Понимание концепций машинного обучения и оценки моделей
• Опыт работы с метриками моделей и бизнес-метриками
• Отличные навыки визуализации данных и построения дашбордов (QuickSight, Power BI, Tableau, R Shiny, Streamlit или аналоги)
• Умение объяснять сложные аналитические выводы технической и нетехнической аудитории

Условия

• Гибридный формат: 3 основных дня в офисе, гибкий график
• 30 дней отпуска и 3 недели удалённой работы в год
• Поддержка релокации в Гамбург, помощь с визой, бонус на обустройство, обучение немецкому
• Бесплатный доступ в тренажёрный зал в офисе с фитнес-классами
• Поддержка психического здоровья через Employee Assistance Program (EAP)
• Офис с видом на озеро Альстер, современное оборудование, снеки и напитки
• Регулярная обратная связь и программа развития
• Командные и корпоративные мероприятия, хакатоны

Навыки

• SQL
• Python
• R
• A/B testing
• статистика
• машинное обучение
• QuickSight
• Power BI
• Tableau
• R Shiny
• Streamlit
• Airflow
• TensorFlow
• PyTorch
• NVIDIA Triton