Лид аналитики экспертности в Поиск
Основная метрика качества поисковой выдачи Проксима складывается из оценок по отдельным сигналам: релевантности, авторитетности источника и другим. Проксима задаёт цель для поисковых алгоритмов — ранжировать документы по запросу в Поиске Яндекса. Мы постоянно улучшаем ключевые метрики Поиска, и перед командой офлайн-метрик сейчас много задач.
Одна из них — понять, что считать хорошим источником ответа для пользователя. Рантайм Поиска принимает запросы и находит самые подходящие источники среди сотен миллиардов страниц. Но как определить, насколько эти страницы качественные и экспертные?
Оценка качества документов-источников
Вам предстоит определить для поисковых сервисов Яндекса, что такое высококачественный и низкокачественный документ-источник. Нужно будет глубоко изучить специфику сервисов — Поиска, Алисы, Картинок, Еcom — и разработать чёткие, измеримые критерии для оценки качества источника. Ваши определения станут стандартом для оценки контента.
Внедрение продуктовой логики
Вы будете описывать продуктовую логику и внедрять её в продакшн: помогать сервисам формулировать цели по росту качества и выстраивать процессы их достижения, создавать новые офлайн-метрики, методики разметки и способы валидации изменений, проверять и оспаривать существующие гипотезы о качестве, проводить исследования, делиться инсайтами с командами, чтобы вместе поднимать планку для всего Поиска.
Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics
- Обладаете сильной продуктовой интуицией: смотрите на задачу с точки зрения пользы для конечного пользователя
- Проводили глубокий анализ данных с помощью Python и SQL в продуктовой аналитике для проверки гипотез и принятия решений
- Знаете теорию вероятностей и матстатистику
- Челленджите существующие подходы, аргументированно отстаиваете свою точку зрения и открыты к дискуссии
- Имели опыт менторства или были в роли играющего тренера — сможете собрать команду при необходимости
- Участвовали в олимпиадах по математике, программированию или другим точным наукам
- Читаете профессиональную литературу на английском
- Разбираетесь в основах машинного обучения
Мы — команда, которая работает над задачами, не имеющими готовых решений. У нас принято открыто обсуждать идеи и ставить под сомнение любое утверждение — важна сила аргумента, а не должность. Мы ценим интеллект, неравнодушие и любознательность.
