Развитие метрики доли избыточных ограничений добросовестных пользователей (FP) в команде Антифрода: методика оценки FP, A/B-тестирование, оценка качества ML-моделей.
💎 Авито ищет аналитика данных в команду Trust & Safety для развития ключевой метрики департамента — доли избыточных ограничений добросовестных пользователей (FP)
предстоит совершенствовать методику оценки FP и методологию A/B‑тестирования, оценивать качество ML‑моделей на предмет ложных срабатываний, разрабатывать инструкции и сценарии анализа по FP для AI‑агентов.
🧩 Требования: способность самостоятельно ставить исследовательские задачи и предлагать способы их решения, уверенное владение SQL и Python для анализа данных, практическое применение математической статистики, навыки проектирования и анализа A/B‑тестов, умение обосновывать выводы и ограничения анализа перед стейкхолдерами; плюсом — опыт использования AI‑агентов.
Удалённо или гибрид (в том числе из другой страны)
Предусмотрены личный бюджет на обучение, ДМС, страхование, психологическая и иная поддержка, компенсация питания, корпоративные спортивные программы и спецпредложения от партнёров.