🚀 О нас

Мы открыли лабу прикладной статистики, чтобы разрабатывать и внедрять SOTA методы проверки гипотез, пионерить лучшие практики и катить их через единую платформу принятия решений (А/Б-платформа, платформа продуктовой аналитики и тд). А еще мы регулярно десантируемся спасать команды в сложных ситуациях в этой области.

🌐 Обязанности

• Исследование и применение современных математических и статистических методов в А/В-тестировании
• Коммуникация с бизнес-подразделениями для точной формализации бизнес-задач
• Разработка и совершенствование методов А/В-тестирования
• Распространение лучших практик A/B-тестирования через участие в образовательных проектах и выступления на профильных конференциях

🧠 Требования к теоретическим знаниям

• Теория вероятностей и статистика:
  • Прочное владение базовыми курсами
  • Вдумчивое понимание проверки статистических гипотез, включая ошибки I и II рода и интерпретацию p-value
  • Опыт работы с основными статистическими критериями, в том числе Z/T/U-тестами и критериями Колмогорова-Смирнова, Андерсона-Дарлинга
  • Знание предельных теорем, включая Закон больших чисел (ЗБЧ), Центральную предельную теорему (ЦПТ) и теорему Донскера-Прохорова
• A/B-тестирование:
  • Глубокое понимание статистической механики A/B-тестирования, с умением связывать тесты с проверкой гипотез
  • Навыки определения размеров выборки, работы с множественной проверкой гипотез и ratio-метриками
  • Осведомленность о современных подходах ускорения A/B-тестирования, таких как снижение дисперсии и последовательная проверка гипотез
• Теория метрик:
  • Понимание различных видов метрик и принципов их выбора
  • Знакомство с подходами к созданию иерархии метрик

🛠 Требования к практическим навыкам

• Уровень middle аналитика в SQL и Python
• Опыт работы с click, gp, superset, а также с инструментами визуализации и системами управления проектами (Jira/Confluence)

💡 Приветствуется

• Знание языка R
• Опыт машинного обучения
• Учебный и наставнический опыт
• Реальный опыт проведения комплексных A/B-тестов