Аналитик данных в команду технической платформы

О команде

Техническая платформа — внутреннее облако Авито, в котором работают все наши микросервисы, базы данных, хранилища изображений и логов. Это более 5000 серверов, тысячи микросервисов и хранилищ данных, которыми пользуются 300+ команд разработки.Мы работаем с большими объёмами данных: кликстримом, логами ошибок, индикаторами доступности, тасками и сообщениями. Аналитика помогает нам находить точки роста платформы и принимать решения, которые влияют на стабильность и скорость работы Авито.

Примеры будущих задач

• — анализировать факторы, влияющие на надёжность Авито, находить неэффективности в процессах и ключевые точки роста
• — оценивать влияние надёжности на продуктовые метрики и стоимость инцидентов
• — внедрять продуктовые подходы в разработку внутренних инструментов, которые помогают предотвращать инциденты и быстрее их устранять
• — анализировать потребление ресурсов внутреннего и внешнего облака и прогнозировать потребность в них
• — создавать и развивать ML-модели для умного алертинга и раннего обнаружения инцидентов
• — интегрировать A/B-подходы в канареечные релизы и оценивать их эффективность
• — исследовать влияние AI-разработки на SDLC и находить точки роста во внутренних продуктах.

Мы ждем, что вы

• — имеете от трёх лет опыта работы в аналитике
• — знаете математику и статистику и умеете применять их для решения практических задач
• — понимаете, как результаты анализа и математические модели связаны с бизнес-метриками
• — уверенно владеете SQL: умеете работать с большими объёмами данных, писать и оптимизировать сложные запросы, создавать аналитические витрины
• — владеете Python и библиотеками для анализа данных
• — работали с BI-инструментами — мы используем Redash
• — умеете понятно визуализировать данные, презентовать результаты исследований, объяснять сложные вещи простыми словами и договариваться с коллегами
• — знаете теорию A/B-тестов
• — получили высшее образование в области вычислительной математики, физики, статистики, анализа данных или Computer Science.

Будет здорово, если вы

• — понимаете основы архитектуры распределённых систем
• — работали с Linux, Docker, базами данных и другими компонентами инфраструктуры.