HeadHunter ищет Менеджера продуктов DS/ML.
Большая часть приглашений кандидатов на собеседования – благодаря рекомендательным системам, но поисковые и рекламные тоже остаются очень важны. Выдачи, которые показывают эти системы, сильно персонализируются для каждого пользователя, на основе машинного обучения и быстрого учёта интересов пользователей по их поведению. Эти системы работают полностью в online и обрабатывают около 10 тыс. запросов в секунду.
Компания их постоянно развивает, команда растёт и потребовался ещё один менеджер продуктов. Ищут специалиста с сильным техническим и аналитическим бэкграундом, опытом в создании продуктов на основе машинного обучения, высоко нагруженных систем, онлайн-обработки больших данных. При этом нужно оставаться user obsessed, мыслить в терминах пользы, стратегии, целей, метрик, гипотез и людей.
Обязанности:
- Брать себе OKR, на метрики, которые отражают ценность для пользователей и выгоду для компании, выполнять их
- Собирать вызовы и гипотезы, разбираться, решением от какой проблемы является та или иная ML-практика, и можно ли позволить её с точки зрения архитектуры и ресурсов кластера
- Вместе с командой выбирать гипотезы для проверки, прорабатывать их, в том числе самостоятельно считать с помощью SQL, Python, GA, Яндекс.Метрики/Аппметрики, какие у гипотез есть предпосылки (делать прототипы тоже можно), декомпозировать, ограничивать scope
- Дизайнить контролируемые эксперименты, анализировать результаты A/B- и TDI-тестов, делать на основе гипотез выводы, анализировать обратную связь, создавать материалы, объясняющие новую функциональность и свойства систем с точки зрения их пользователей
- Представлять результаты работы в понятном виде, как для команды, так и для коллег и пользователей без специальных технических и математических знаний
- Работать синхронно с другими подразделениями, вести стратегию и roadmap’ы, считать unit-экономику, обосновывать ресурсы
Требования:
- Опыт работы менеджером продуктов на основе машинного обучения, высоко нагруженных систем, онлайн-обработки больших данных, не менее 2 лет
- До этого, когда-нибудь опыт аналитиком данных, разработчиком, ML-инженером, не менее 2 лет
- Опыт анализа больших данных, знание SQL (включая оптимизацию запросов и оконные функции), GA, Яндекс.Метрики/Аппметрики, готовность считать аналитику в том числе самостоятельно
- Опыт дизайна экспериментов и принятия решений по A/B- и TDI-тестам
- Насмотренность в ML-практиках, архитектуре поисковых и рекомендательных систем, бизнес-метриках
Не обязательно, но является плюсом:
- Умение самостоятельно делать прототипы pipeline’ов для обучения моделей, участие в RecSys Challenge или Kaggle, умение применять обычный ML-стек на Python
- Знание предметной области найма, кругозор в HR Tech
- Физико-математическое образование, ШАД, Физтех, МГУ, МИФИ, Бауманка
- Опыт работы в Яндексе, Mail.ru/VK, Авито, Ivi
- Опыт работы в стартапах
- Опыт работы по процессам IT Kanban
Условия:
- Гибкий график работы, возможен гибридный формат: частично в офисе, частично удаленно
- Разнообразные задачи, ответственность за результат и продукт
- Возможность учиться за счет компании, участие в специализированных конференциях
- Корпоративное ДМС и различные скидки от партнёров HH
- Оформление в соответствии с ТК РФ, «белая» заработная плата в установленные даты