Data Scientist (ML)

Data Scientist (ML)

Локация: Удалённо
Компания: DDX Fitness
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная  

Мы развиваем направление клиентской ML-аналитики в сети фитнес-клубов DDX Fitness. Вы будете строить модели на данных о клиентах и подписках, которые напрямую влияют на удержание, монетизацию и эффективность маркетинга.

Чем предстоит заниматься:
Строить и развивать модели клиентской аналитики: отток (churn/retention), propensity, uplift, CLTV, скоринг, Next Best Action.
Готовить витрины признаков и ставить регулярный scoring на поток.
Доводить модели до регулярного использования бизнесом: пайплайны, выкатка в прод, базовый мониторинг качества.
Проектировать и оценивать A/B-тесты и CRM-кампании, считать реальный бизнес-эффект.
Самостоятельно формулировать гипотезы и предлагать новые ML-кейсы на стыке аналитики, продукта и маркетинга.

Обязательные требования:
Уверенное знание Python для анализа данных и ML.
Уверенное знание SQL.
Практический опыт построения ML-моделей на табличных данных: supervised learning — classification, regression, ranking.
Опыт хотя бы в одной из задач клиентской аналитики, доведённой до результата на реальных данных: отток, propensity, скоринг, uplift или близкие.
Опыт работы с большими клиентскими данными: транзакции, события, подписки, поведение пользователей.
Опыт подготовки витрин данных, признаков и регулярного scoring.
Опыт построения и поддержки регулярных ML-пайплайнов и базового мониторинга моделей в проде.
Осознанный выбор метрик под бизнес-задачу и понимание, почему в конкретном случае выбрана именно эта метрика (ROC-AUC, PR-AUC, precision/recall, lift, recall@topN, калибровка, и др.).
Понимание A/B-тестов и контрольных групп, оценка бизнес-эффекта, базовое понимание причинности.
Умение интерпретировать модели и объяснять результаты бизнесу простым языком.
Умение работать на стыке аналитики, ML, продукта, маркетинга и бизнеса.

🌐 Резюме отправлять: Показать контакты

–––

Забирай 📚