Загружаем источник...Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
Middle+/senior/staff аналитики/DS/MLE в команду эффективности Т-банка, ~400k–700k/мес gross + годовые премии (со звездами условия можем обсудить отдельно), офис/гибрид/удаленка, мск/спб
Привет! Я Вова, руководитель команды эффективности Нефинансовых сервисов Т-Банка. Мы создаём и внедряем алгоритмы, которые улучшают экономику экосистемы, делая её выгоднее для клиентов, прибыльнее для бизнеса и эффективнее для партнёров с помощью кешбэка, ценообразования, рекламы и финтеха.
В этом году перед нами стоит задача кратно масштабировать бизнес. Для этого мы ищем заряженных DS и MLE (в том числе lead/staff) на несколько направлений:
1. Динамическое Ценообразование и Оптимизация Промо: определять кому, на что и сколько кешбэка / скидок дать, опираясь на цели бизнеса (например чтобы вырастить выручку без просадки маржи). Вам предстоит перейти от простых эвристик к алгоритмам, uplift-моделям и RL, а также выстроить инфраструктуру вокруг этих решений.
2. Рекламные алгоритмы: развивать аукцион и алгоритмы принятия решений внутри него, а также внедрять CPA-модель в партнерских размещениях (рекомендовать ставку и лимиты на кешбэк).
3. Оптимизация маркетингового бюджета: развивать МММ, модели атрибуции и causal-подходы для оценки инкрементальности каналов, понимать реальный вклад маркетинга в рост и перераспределять бюджеты в точки с максимальным ROI.
4. Поиск и создание новых механик роста: генерировать гипотезы на основе продуктовых исследований и A/B-экспериментов, лидировать создание новых фич и механик, доводить лучшие из них до прода.
💼 Что предлагаем:
— Сплоченная команда 20+ человек из ШАД/ФКН/МФТИ/РЭШ
— Задачи с околонулевым легаси на стыке продукта, ML, оптов и разработки
— Прямое влияние на ключевые метрики бизнеса
— Быстрый путь от гипотезы до продакшена
✅ Что ожидаем от кандидата:
— Хорошего знания математики и применения в рабочих задачах математической статистики
— Хорошего знания ML (для аналитики/DS достаточно понимать базовые принципы)
— Базовую инженерную грамотность
— Уверенный SQL и Python
— Для Lead: опыт руководства командой 2-5 человек от года
✨ Будет плюсом:
— Опыт uplift-моделирования
— Знание базовых RL-алгоритмов
— Опыт внедрения ML-моделей в продакшн
— Знакомы с дискретной оптимизацией
— Понимание unit-экономики и PNL
— Опыт работы в командах эффективности / рекламы / рексис
📩 С резюме и вопросами можно в ЛС: @piereeduck
Привет! Я Вова, руководитель команды эффективности Нефинансовых сервисов Т-Банка. Мы создаём и внедряем алгоритмы, которые улучшают экономику экосистемы, делая её выгоднее для клиентов, прибыльнее для бизнеса и эффективнее для партнёров с помощью кешбэка, ценообразования, рекламы и финтеха.
В этом году перед нами стоит задача кратно масштабировать бизнес. Для этого мы ищем заряженных DS и MLE (в том числе lead/staff) на несколько направлений:
1. Динамическое Ценообразование и Оптимизация Промо: определять кому, на что и сколько кешбэка / скидок дать, опираясь на цели бизнеса (например чтобы вырастить выручку без просадки маржи). Вам предстоит перейти от простых эвристик к алгоритмам, uplift-моделям и RL, а также выстроить инфраструктуру вокруг этих решений.
2. Рекламные алгоритмы: развивать аукцион и алгоритмы принятия решений внутри него, а также внедрять CPA-модель в партнерских размещениях (рекомендовать ставку и лимиты на кешбэк).
3. Оптимизация маркетингового бюджета: развивать МММ, модели атрибуции и causal-подходы для оценки инкрементальности каналов, понимать реальный вклад маркетинга в рост и перераспределять бюджеты в точки с максимальным ROI.
4. Поиск и создание новых механик роста: генерировать гипотезы на основе продуктовых исследований и A/B-экспериментов, лидировать создание новых фич и механик, доводить лучшие из них до прода.
💼 Что предлагаем:
— Сплоченная команда 20+ человек из ШАД/ФКН/МФТИ/РЭШ
— Задачи с околонулевым легаси на стыке продукта, ML, оптов и разработки
— Прямое влияние на ключевые метрики бизнеса
— Быстрый путь от гипотезы до продакшена
✅ Что ожидаем от кандидата:
— Хорошего знания математики и применения в рабочих задачах математической статистики
— Хорошего знания ML (для аналитики/DS достаточно понимать базовые принципы)
— Базовую инженерную грамотность
— Уверенный SQL и Python
— Для Lead: опыт руководства командой 2-5 человек от года
✨ Будет плюсом:
— Опыт uplift-моделирования
— Знание базовых RL-алгоритмов
— Опыт внедрения ML-моделей в продакшн
— Знакомы с дискретной оптимизацией
— Понимание unit-экономики и PNL
— Опыт работы в командах эффективности / рекламы / рексис
📩 С резюме и вопросами можно в ЛС: @piereeduck
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник -