Senior Data Scientist (AI)

TL;DR

Senior Data Scientist (AI): Разработка статистических моделей и проведение аналитических исследований для оптимизации маркетинговых стратегий и роста продаж с акцентом на предиктивное моделирование поведения клиентов. Фокус на создании масштабируемых ML-решений, проведении A/B-тестирования и обеспечении интерпретируемости моделей в высоконагруженных системах.

Компания

Международная компания, специализирующаяся на предоставлении экспертов для технологических и data-driven проектов.

Что делать

• Разрабатывать и автоматизировать модели прогнозирования (отток, удержание, жизненная ценность клиента, стоимость полисов).
• Проводить глубокий exploratory data analysis и оценивать интерпретируемость моделей.
• Осуществлять A/B-тестирование и разрабатывать экспериментальные дизайны для оценки маркетинговых кампаний.
• Взаимодействовать с Data Engineers для обеспечения качества данных в ML-пайплайнах.
• Подготавливать рекомендации для маркетинговых стратегий на основе полученных данных.
• Вести структурированную документацию методологий и результатов анализа.

Требования

• 5–7 лет опыта в Data Science, включая практическую работу с Machine Learning.
• Магистерская степень в области статистики, математики, экономики или смежных дисциплин.
• Уверенное владение Python или R и SQL.
• Опыт работы с облачными платформами (AWS/Azure/GCP) и инструментами визуализации (Power BI/Tableau).
• Опыт работы с Generative AI, MLOps и методами автоматизированного мониторинга моделей.
• Опыт работы в маркетинговой аналитике или моделировании поведения клиентов.

Хорошо, если есть

• Опыт работы в страховой или финансовой индустрии.
• Знание моделей маркетинговой атрибуции и методов расчета CLV.
• Опыт использования Git для контроля версий и настройки CI/CD процессов.
• Понимание принципов актуарного моделирования и оценки рисков.

Культура и преимущества

• Возможность удаленной работы.
• Участие в международных проектах с фокусом на инновации и data-driven решения.
• Работа в кросс-функциональной среде с использованием Agile-методологий.
• Задачи с высоким уровнем ответственности и влиянием на бизнес-показатели.