Stefanini LATAM — поставщик технологических решений, специализирующийся на цифровой трансформации и модернизации бизнеса. Более 30 лет компания помогает организациям совершенствовать операционные модели и взаимодействие с клиентами с помощью автоматизации, искусственного интеллекта, кибербезопасности и аналитики данных. Компания сочетает консалтинг с внедрением технологий, поддерживая клиентов в поиске возможностей для оптимизации процессов, адаптации к меняющимся рыночным условиям и устойчивого роста.
Аналитик данных по контролю качества — релевантность поиска (гибридный формат, Сантьяго)
Аналитик данных по контролю качества отвечает за измерение качества и релевантности цифрового поиска в Stefanini, глобальной технологической компании. Анализируйте KPI, A/B-тесты и дашборды, чтобы улучшать конверсию и поиск продуктов.
Описание
- Измеряйте, проверяйте и обеспечивайте качество поиска на цифровых платформах.
- Оценивайте эффективность с помощью бизнес-KPI и метрик релевантности.
- Обеспечивайте измеримый прирост навигации, поиска продуктов и конверсии после изменений ранжирования и поискового опыта.
- Отслеживайте и формируйте отчётность по KPI поиска, включая долю поисковых сессий, CTR подсказок, конверсию и атрибутированную выручку.
- Рассчитывайте метрики релевантности, такие как NDCG и MRR, и сравнивайте результаты до и после релиза, чтобы подтверждать измеримые улучшения ранжирования.
- Выявляйте регрессии и пограничные случаи, включая запросы без результатов и неисправленные орфографические ошибки.
- Поддерживайте разработку и анализ A/B-тестов изменений ранжирования и пользовательского опыта поиска.
- Создавайте и поддерживайте дашборды эффективности поиска для продуктовых и бизнес-команд.
- Работайте с командами Backend, Frontend, Search и Product, чтобы расставлять приоритеты для выводов и обеспечивать постоянные улучшения.
Требования
- Опыт анализа данных с использованием SQL и Python.
- Знание метрик релевантности поиска, включая NDCG и MRR.
- Опыт разработки и анализа A/B-тестов.
- Уверенное владение визуализацией данных и BI-дашбордами.
- Развитое критическое мышление и аналитическая точность.
- Умение представлять результаты техническим и бизнес-командам.
- Ориентация на результат.
- Высшее образование в области гражданского строительства, компьютерной инженерии, статистики или смежной области.
- Опыт в анализе данных, контроле качества или аналитике цифровых продуктов, а также уверенные навыки SQL и Python.
- Знание метрик релевантности поиска, таких как NDCG и MRR, прикладной статистики для A/B-тестирования, а также BI-инструментов и инструментов веб-аналитики.