Data Scientist (Платформа А/В тестирования)

Delivery Club — лидер рынка foodtech в России. Ежемесячно мы выполняем свыше 5,5 млн заказов более чем в 300 городах страны, доставляя еду из 40 тысяч ресторанов.

C 2020 года пользователи Delivery Club могут заказать в приложении не только готовую еду из ресторанов, но и доставку продуктов питания и товаров повседневного спроса, а также медикаменты, косметику и зоотовары.

Чем предстоит заниматься

Основное — развитие in-house библиотеки A/B-тестирования:

• добавление авторасчета новых сложных метрик;
• ускорение A/B-тестов (снижение дисперсии);
• развитие дашборда с результатами A/B;
• улучшение не классических механик A/B-тестов: switch-back тесты.

Другие задачи в команде Рекомендаций и A/B — по желанию.

Что мы ожидаем

• знание математической статистики (распределения, проверка гипотез, p-valuе);
• знание классического A/B-тестирования (основные стат.критерии: T-test, бутстрап, Манн-Уитни);
• знание SQL;
• опыт работы с основными Data Science библиотеками (pandas, NumPy, Matplotlib, Sklearn, LightGBM);
• знание классических алгоритмов ML (линейная и лог-регрессии, бустинг над деревьями).

Будет плюсом

• продвинутое А/В-тестирование (CUPED, стратификация, линеаризация, sequential testing, switch-back тесты);
• продвинутые ML-алгоритмы.

• сложные и интересные задачи: высоконагруженные сервисы, которые задают уровень для конкурентов качеством и технологиями; 
• быстрый рост в трендовых направлениях и амбициозные цели перед каждым проектом;
• экспертиза: наши сотрудники обладают передовым опытом, преподают в образовательных проектах, выступают на конференциях;
• команда: вместе работаем, занимаемся спортом, участвуем в соревнованиях и отдыхаем;
• профессиональное развитие: организуем митапы, конференции, встречи разработчиков и тестировщиков, семинары и тренинги, куда открыт доступ каждому сотруднику;
• здоровье и спорт: программа ДМС доступна с первого месяца работы; 8 корпоративных видов спорта (футбол, баскетбол, волейбол, бег, плавание, хоккей, триатлон, настольный теннис);
• оборудование: мощное железо, дополнительные мониторы, специализированные гаджеты — все для решения масштабных задач и экспериментов;
• возможность работать удаленно или по гибридному графику: часть рабочего времени — в офисе, часть — дома.