Data Scientist в команду платформы роста и ценообразования Яндекс Еды
Мы развиваем платформу роста и ценообразования Яндекс Еды, управляем стоимостью доставки для пользователей и помогаем партнёрам с ценообразованием товаров.
Наша цель — увеличивать GMV и маржинальность, сохраняя объём заказов, ретеншен и качество пользовательского опыта. Решения команды напрямую влияют на экономику сервиса и результаты партнёров. Здесь можно применять современные методы ML и оптимизации в продукте с большим масштабом, самостоятельно запускать решения и видеть их измеримый эффект на бизнес, пользователей и партнёров.
Развитие алгоритмов ценообразования
Мы развиваем системы, которые управляют стоимостью доставки для пользователей и помогают партнёрам выбирать цены на товары. Вам предстоит строить модели на данных о заказах, ценах и поведении пользователей, оценивать эластичность спроса и искать оптимальный баланс между GMV, маржинальностью, количеством заказов и ретеншеном.
Совместная оптимизация нескольких механик
Мы оптимизируем не одну механику изолированно, а несколько взаимосвязанных воздействий одновременно. Вы будете развивать RL-агента, который выбирает их комбинацию с учётом состояния рынка и бизнес-ограничений, работать с offline RL, multi-objective и байесовской оптимизацией, симуляциями среды и историческими данными.
Анализ экспериментов и поиск точек роста
Вы будете исследовать данные, формулировать продуктовые гипотезы и доводить решения от прототипа до запуска. Предстоит проектировать и анализировать A/B-тесты, оценивать инкрементальный эффект и искать парето-улучшения, которые дают бизнесу рост без недопустимого ухудшения пользовательских метрик.
Развитие LLM-инструментов для работы с данными
Вы будете развивать внутренние инструменты на базе LLM, включая text-to-SQL-ассистента: улучшать качество и надёжность решений и применять их для реальных аналитических и продуктовых задач команды.
Больше о мобильной разработке в Яндексе — в канале Yandex for Mobile
- Занимались ML-разработкой, прикладными исследованиями или продуктовой аналитикой
- Уверенно работаете с Python и SQL
- Знаете машинное обучение и математическую статистику
- Умеете проектировать эксперименты и связывать результаты моделей с бизнес-метриками
- Самостоятельно ведёте задачи от постановки до внедрения
- Эффективно используете агентские системы для написания, отладки и ревью кода, а также решения исследовательских и продуктовых задач
- Умеете обсуждать идеи и аргументировать технические решения
- Занимались динамическим ценообразованием, offline RL, multi-objective оптимизацией, causal inference, PyTorch, распределёнными вычислениями или разработкой LLM-инструментов
Узнайте про разработку Городских сервисов Яндекса на dev.go.yandex
