Одноклассники — это крупнейшая развлекательная социальная сеть в России. Место, где можно всегда оставаться на связи со своими друзьями и близкими, выкладывать и редактировать фотографии, слушать любимую музыку, смотреть самые популярные видео и многое другое!

Увлечения — это новый сервис в ОК, посвященный хобби. В нем собраны видео по самым популярным темам увлечений среди пользователей рунета и ОК — Кулинария, Рукоделие, Сад, Отдых, Авто, Рыбалка, Мода и Питомцы. Внутри каждого увлечения видео отсортированы по тысячам тематических категорий.

Задачи

• вести аналитику просмотров, досмотров, популярности, фидбэка контента в "Увлечениях";
• с помощью анализа данных помогать продуктовой команде принимать решения о развитии продукта;
• разрабатывать и рассчитывать метрики продукта, понятно визуализировать их динамику;
• сопровождать запуски новых фичей с аналитической стороны, участвовать в выборе метрик для них, налаживать сбор данных;
• поиск точек роста продукта на основе анализа данных;
• проектировать и анализировать А/В тесты;
• понимать потребности и поведение пользователей на основе анализа данных;
• выдвигать гипотезы и проверять их на данных;
• прогнозировать и моделировать значения метрик;
• переводить фантазии маркетинга на язык, понятный автоматизированной системе;
• контролировать наполняемость раздела контентом;
• контролировать процесс модерации.

Требования

• опыт или понимание работы со стеком Hadoop + Spark;
• неудержимое желание расти и развиваться вместе с проектом;
• приветствуется желание усовершенствовать существующие подходы и что-то переписать;
• ожидаем опыт работы с продуктовой аналитикой в он-лайн проектах, знание и понимание стандартных продуктовых метрик;
• умение визуализировать результаты своих исследований и доступно доносить их до продуктовых команд и других заказчиков;
• уверенный уровень написания SQL запросов (сложные join, оконные функции);
• опыт работы Python на уровне выше начального (использовали библиотеки pandas,numpy,scipy);
• умение решать нестандартные задачи.

Что мы используем:

• Zeppelin;
• Spark;
• Hadoop (hdfs, yarn);
• Kafka.