Stefanini LATAM raqamli transformatsiya va biznesni modernizatsiya qilishga yo‘naltirilgan texnologik yechimlar provayderidir. 30 yildan ortiq tajribaga ega kompaniya avtomatlashtirish, sun’iy intellekt, kiberxavfsizlik va ma’lumotlar tahlili orqali tashkilotlarga operatsion modellar hamda mijozlar tajribasini yaxshilashda yordam beradi. Uning faoliyati konsaltingni texnologiyalarni joriy etish bilan birlashtirib, mijozlarga jarayonlarni optimallashtirish, bozor sharoitlaridagi o‘zgarishlarga javob berish va barqaror o‘sish imkoniyatlarini aniqlashda ko‘maklashadi.
QA ma’lumotlar tahlilchisi – Qidiruv relevanti (Gibrid, Santyago)
Stefanini kompaniyasida raqamli qidiruv sifati va relevantligini o‘lchaydigan QA ma’lumotlar tahlilchisi. Konversiya va mahsulotni topishni yaxshilash uchun KPIlar, A/B testlari va dashboardlarni tahlil qiladi.
Tavsif
- Raqamli platformalarda qidiruv sifatini o‘lchash, tekshirish va himoya qilish.
- Faoliyatni biznes KPIlari va relevantlik metrikalari orqali baholash.
- Reyting va qidiruv tajribasidagi o‘zgarishlar navigatsiya, mahsulotni topish va konversiyada o‘lchanadigan natijalar berishini ta’minlash.
- Qidiruv sessiyalari ulushi, takliflar CTRi, konversiya va atribut qilingan daromad kabi qidiruv KPIlarini kuzatish va hisobot berish.
- NDCG va MRR kabi relevantlik metrikalarini hisoblash, reytingdagi o‘lchanadigan yaxshilanishlarni tekshirish uchun relizdan oldingi va keyingi natijalarni taqqoslash.
- Nol natijali qidiruvlar va tuzatilmagan imlo xatolarini o‘z ichiga olgan regressiyalar hamda chekka holatlarni aniqlash.
- Reyting va qidiruv UXidagi o‘zgarishlar uchun A/B testlarini ishlab chiqish va tahlil qilishni qo‘llab-quvvatlash.
- Mahsulot va biznes jamoalari uchun qidiruv samaradorligi dashboardlarini yaratish va yuritish.
- Topilmalarni ustuvorlashtirish va doimiy yaxshilanishlarni amalga oshirish uchun Backend, Frontend, Search va Product jamoalari bilan ishlash.
Talablar
- SQL va Python yordamida ma’lumotlarni tahlil qilish tajribasi.
- NDCG va MRRni o‘z ichiga olgan qidiruv relevantligi metrikalarini bilish.
- A/B testlarini ishlab chiqish va tahlil qilish tajribasi.
- Ma’lumotlarni vizuallashtirish va BI dashboardlari bo‘yicha malaka.
- Kuchli tanqidiy fikrlash va analitik puxtalik.
- Topilmalarni texnik va biznes jamoalariga tushuntira olish.
- Natijaga yo‘naltirilgan yondashuv.
- Qurilish muhandisligi, kompyuter muhandisligi, statistika yoki tegishli yo‘nalish bo‘yicha daraja.
- Kuchli SQL va Python ko‘nikmalariga ega holda ma’lumotlarni tahlil qilish, QA yoki raqamli mahsulot analitikasi tajribasi.
- NDCG va MRR kabi qidiruv relevantligi metrikalari, A/B testlari uchun amaliy statistika hamda BI va veb-analitika vositalari bo‘yicha bilim.