У платных клиентов сервисов Яндекса (как юридических, так и физических лиц) часто возникает ситуация, когда на счету кончились деньги, а сервисом планируется пользоваться дальше. Если клиент платежеспособен, то ему можно продлить услугу с расчетом, что он потом оплатит (выдать овердрафт). Это win-win стратегия как для компании, так и для клиента.

У каждого сервиса Яндекса свои KPI-метрики бизнеса, но важно найти готовых исправно платить клиентов и тех, кто в будущем платить не готов.

Сейчас мы работаем над овердрафтами в Директе и Маркете, прогнозируем возможных должников в Яндекс.Облаке, определяем лимиты для пользователей Заправок.

Задача связана с обработкой больших данных о клиенте (поисковые логи, посещаемость сайтов, история платежей, геопозиции и т. д.), которые мы используем в машинном обучении.

Наши разработчики целиком отвечают за реализацию своих идей, от прототипа — через эксперименты с качеством и оценку внедряемости — до продуктового кода.

• придумывать и внедрять факторы для моделей;
• обучать и применять ML-модели;
• превращать продуктовую задачу в задачу машинного обучения;
• придумывать метрики;
• обрабатывать большие данные о клиенте.

• знаете базовые алгоритмы и структуры данных;
• знаете Python.

• имеете опыт работы с SQL;
• имеете опыт работы с MapReduce (Hadoop/Spark/Hive);
• знаете C++ или имеете желание его изучить.