Аналитик данных в команду Антифрода

О команде

Авито — самый крупный сервис объявлений в России и второй в мире (по данным SimilarWeb об объёме трафика среди сервисов объявлений в России и мире за декабрь 2019 года). В наших базах более миллиарда промодерированных объявлений, из которых более 60 миллионов показывается на сайте прямо сейчас. Наша месячная аудитория составляет 34,7 миллиона человек. Каждый день размещается 450 000 новых объявлений. Каждую минуту свершается 120 сделок. Ежедневно логируется более 8 миллиардов действий.

В Авито сильная культура использования данных и удобная развитая инфраструктура для аналитиков. У нас можно получить уникальный опыт работы и сделать карьерный шаг вверх, независимо от предыдущего места работы.

Подробнее о нашем сообществе аналитиков можно прочитать здесь: https://avito.tech/analytics

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» — они будут внедрены в жизнь лично вами 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 найдёте свою страсть и прикипите к какому-то направлению, мы вас обязательно поддержим. Кроме того, у нас активное аналитическое сообщество и слаженная команда — вы не останетесь одни, даже работая на удалёнке.

Примеры будущих задач:

— понять, как нечестные конкуренты расходуют рекламные бюджеты продавцов;

— понять, как недобросовестные продавцы привлекают внимание к своим объявлениям;

— анализировать сценарии обхода правил Авито;

— разрабатывать решения по противодействию обходам;

— строить метрики для оценки эффективности системы.

Будет здорово, если 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;

— владеете Python (можете написать понятный и аккуратный исследовательский код, при необходимости 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;

— более глубоко знаете Python (ООП);

— имеете широкий математический кругозор (сталкивались с анализом графов, NLP, поиском аномалий) — чем шире круг ваших интересов, тем лучше.