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 ждём, 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.