Вакансия "Аналитик-исследователь в области статистики и A/B-тестирования в Т-Банк" - (Рубрика HR)
Последнее время я достаточно много рассказываю про работу с данными, проведением экспериментов и построение a/b платформы. И это все не просто так - мы создаем a/b платформу на всю компании, а также у нас есть лаборатория прикладной статистики, которой руководит Роман Филев (@simbaizdolgopi). Сейчас Рома ищет в свою лабораторию аналитиков для того, 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 эти ребята часто десантируются в продуктовые команды для помощи в сложных ситуациях в этой области.
В обязанности аналитиков будут входить
- 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
Для успешного выполнения обязанностей нужны следующие теоретические знания -> 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
Минимально с точки зрения практики нужно
- Иметь уровень middle аналитика в SQL и Python
- Иметь опыт работы с click, gp, superset, а также с инструментами визуализации и системами управления проектами (Jira/Confluence)
Если вам понравилась вакансия, то пишите в личку Роме (@simbaizdolgopi) и уточняйте детали.
P.S. Кстати, я уже рассказывал про книги на тему статистики, которые были бы полезны такому инженеру
- Как лгать при помощи статистики (How to Lie with Statistics) - на пальцах объясняется как врут с помощью статистики, а отсюда становится ясна мотивация создания системы подведения итогов экспериментов
- Understanding Statistics and Experimental Design. How to Not Lie With Statistics (Статистика и планирование эксперимента для непосвященных) - в этой книге рассказывается про дизайн экспериментов и математику, что стоит за ними
- Доверительное a/b тестирование (Trustworthy Online Controlled Experiments) - а эта книга позволяет еще и понять как сделать платформу для проведения экспериментов на уровне всей компании
- Темные данные (Dark Data. Why What We Don’t Know Is Even More Important Than What We Do) - книга про то, как можно облажаться с данными и что с этим можно сделать
#Vacancy #Statistics #Data #Analytics