Аналитик данных в команду Business Security

Вакансия закрыта. Посмотреть похожие

В работе мы ставим амбициозные цели и не останавливаемся на достигнутом. Поэтому для нас так важно, чтобы каждый участник большой команды Авито разделял культуру компании. Погрузиться в неё помогает Манифест, в котором собраны наши основные ориентиры — миссия, ценности, принципы работы manifesto.avito.com

О команде

В команде Business Security мы занимаемся защитой компании от мошеннических действий со стороны пользователей. У нас вы сможете утолить свою страсть к исследовательской работе, ведь мы тратим на исследования около 60% времени. И результаты исследований не будут отправлены «в стол». Результаты будут внедрены в жизнь вами лично — при поддержке товарищей из разработки и Data Science. А ещё у нас множество не связанных между собой стримов, так что получить задачи и защититься от выгорания у нас очень просто. С другой стороны, если вы прикипите к какому-то направлению, вы сможете сфокусироваться на любимом деле. Кроме того, у нас вас ждёт активное аналитическое сообщество и слаженная команда — вы не останетесь одни, даже работая на удалёнке.

Примеры будущих задач:

— научиться объединять связанные аккаунты и анализировать их группы;

— анализировать сценарии обхода правил Авито;

— разрабатывать решения по противодействию обходам правил;

— строить метрики для оценки эффективности системы.

Мы ждём, что вы:

— работали в анализе данных;

— применяли методы статистики и математики для решения прикладных задач;

— знаете основы ML, понимаете, как работают основные алгоритмы классического ML;

— знаете SQL;

— знаете Python (можете написать понятный и аккуратный исследовательский код, упаковать его в функции);

— работали с BI-инструментами (Tableau, Power BI, QlikView и т. п.);

— любознательны;

— умеете презентовать результаты своих исследований и объяснять сложные вещи простыми словами;

— умеете договариваться с коллегами;

— можете, получив проблему, провести исследование и предложить решение.

Будет здорово, если вы:

— знаете Python на более глубоком уровне (ООП);

— имеете широкий математический кругозор (сталкивались с анализом графов, NLP, поиском аномалий) — чем шире круг ваших интересов, тем лучше, у нас вы сможете применить всё.