Аналитик данных в направление образовательных программ

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

Мы начинаем активно делиться экспертизой команды аналитиков Авито со студентами и запускаем собственные образовательные программы. Сейчас мы ищем человека, который любит образование, хорошо разбирается в аналитике данных и поможет нам создавать интересные и полезные курсы. В этой роли вы будете погружаться в работу разных направлений, находить и упаковывать лучшие практики, чтобы передавать их студентам, а также взаимодействовать с нашими сильнейшими экспертами. Для более фокусного погружения вы также будете решать реальные аналитические задачи Авито, направленные на поиск точек роста бизнеса.

Примеры будущих задач:

–      готовить данные, кейсы и проекты для образовательных курсов Авито и при желании вести лекции и семинары самостоятельно;

–      сопровождать преподавателей при подготовке образовательного контента (уроков, лекций, домашних заданий);

–      верифицировать практические задания на прозрачность и достаточность описания, соответствие уровню знаний студентов, оценивать временные затраты на выполнение и т. д.;

–      регулярно общаться с командами и находить интересные проекты, о которых мы можем рассказать;

–      общаться с представителями вузов;

–      строить и вести трекшен-модели инициатив и продуктов для сценарного планирования;

–      разрабатывать и поддерживать прогнозы ключевых метрик компании (выручка, целевые действия, контакты и др.) с использованием моделей временных рядов (ARIMA, Prophet и др.);

–      проводить факторный анализ;

–      заниматься кластеризацией/классификацией пользователей по определённым признакам;

–      проводить causal inference-анализ.

Мы ждём, что вы:

–      имеете академический бэкграунд — не ниже степени магистра;

–      разбираетесь в работе с временными рядами и умеете строить факторные модели;

–      отлично владеете Python;

–      знаете математическую статистику и теорию вероятностей;

–      имеете опыт работы как с реляционными, так и с нереляционными базами данных;

–      умеете размечать данные для своих задач.

Будет здорово, если вы:

–      работали в одном из ведущих вузов — на кафедре или в лаборатории;

–      имеете опыт преподавания;

–      работали в аналитике в направлении анализа динамики ключевых метрик.

Поделиться
Скопировать ссылку Вконтакте Telegram WhatsApp