Яндекс·Москва·21 авг.
Разработчик на C++ и Python в платформу онлайн-экспериментов
Ориентир по рынку≈ 144 000 – 249 000 ₽наша приблизительная оценка по 26 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
≈ 1,7 тыс.–3 тыс. $
🔄 ГибридMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Смущает только, что вакансия висит давно.
2 из 4 в норме
Висит давно: что спросить, чтобы не откликаться в пустоту
Деньги
Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 26 похожих вакансиях Python Developer уровня Middle.
Живость
Открыта уже 61 день. Источник её держит, но за таким сроком часто стоит трудный найм или набор в резерв.
- Зарплата не указана
Описание
Обязанности: 7, требования: 5. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Известно
- высокие нагрузки
- Не сказано
- сколько дней в офисе
Что требуют
ОбязательноC++Python
ПлюсомHadoopSparkFlinkKafka
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, Kafka +40%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней Яндекс обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Привет! Я Данил, руковожу службой проведения экспериментов. Мы занимаемся развитием платформы экспериментов для сервисов Яндекса и не только Яндекса. Ищем разностороннего разработчика на Python и C++, который хочет писать код и заниматься исследованиями с импактом на всю компанию. Данил
О роли
Руководитель службы Онлайн-эксперименты позволяют сервисам Яндекса проверять новые идеи: от улучшений в интерфейсе до алгоритмов поиска и инфраструктурных новшеств, а затем внедрять их для реальных пользователей. Мы разрабатываем систему проведения онлайн-экспериментов, расчёта метрик и проверки гипотез, которой пользуются большинство сервисов Яндекса, включая Поиск, Картинки, Видео и т. д. А такж
Чем предстоит заниматься
Разработка продуктовых и KPI-метрик для ключевых сервисов Яндекса
Инструмент принятия решений по метрикам напрямую влияет на качество продуктовых решений в компании. Развивая и улучшая метрики сервисов, мы помогаем сервисам двигаться в правильном направлении
Ускорение процесса производства продуктовых гипотез в сервисах Яндекса
Скорость внедрений в сервисах Яндекса зависит от длительности подготовки, проведения и анализа экспериментов, а также от количества итераций. Это влияет на скорость роста качества продукта и бизнеса. Для ускорения необходимо научиться быстрее проводить эксперименты за счёт реалтайм-сигналов и повышения чувствительности метрик, быстрее анализировать за счёт внедрения ИИ-вердиктов, уменьшать итерации за счёт раннего обнаружения проблем, а также внедрять фаст-треки гипотез в сервисах
Развитие и ИИ-трансформация платформы
Платформой экспериментов пользуются сотни сервисов Яндекса и тысячи человек. Необходимо не только постоянно развивать и улучшать систему, но и трансформировать платформу под ИИ-сценарии
Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend
Наши требования
Больше трёх лет занимались разработкой на Python и C++
Системно мыслите
Знакомы с YTsaurus, Hadoop, Spark, Flink, Kafka
Знаете теорию вероятностей, статистику, нейрогенеративные системы
Получили продуктовый опыт
Дополнительно
Высоконагруженный облачный сервис для проведения экспериментов, более 3 миллионов RPS
Облачная система подсчёта и анализа статистики, которая ежедневно обрабатывает более 2 Пбайт данных, рассчитывает более 100к показателей для каждого из тысяч экспериментов
Распределённая система реального времени для обработки и принятия решений для экспериментов и релизов
Сервисы приёмки изменений, учитывающие как продуктовые, так и технические аспекты
Системы принятия решений на основе нейрогенеративных систем
Если вы придёте к нам — то
Научитесь всесторонне смотреть на проблему, чётко формулировать задачи, выбирать подходящие технологии для максимально эффективного решения
Узнаете, как эффективно делать многоэтапные процессинги на десятки тысяч ядер CPU
Научитесь писать высоконагруженный код на C++, в котором важна каждая миллисекунда, и код на Python, реализующий оптимальную бизнес-логику
Будете разрабатывать company-wide-фреймворки анализа данных с тысячами внутренних пользователей
Получите доброжелательных высококлассных коллег, которые любят ещё и вместе потусить, помимо работы
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).