Вакансия из Telegram канала - Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
Data Scientist
Локация: Удаленно
Компания: Azur Games
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
О команде:
В Data-команде сейчас 3 Data Scientist’а, плюс data-инженеры и аналитики. Работаем в связке с маркетингом, продуктом и BI. Модели не остаются в ноутбуках: доводим их до прода и смотрим, как они влияют на метрики.
Чем предстоит заниматься:
- Прогнозировать LTV пользователей. IAP LTV, Sub LTV и Ad LTV. Ранние прогнозы на коротких окнах, переоценка кампаний и каналов, поддержка решений по UA-бюджету
- Развивать Marketing Mix Modeling (MMM). Строить и улучшать MMM-подход, чтобы понимать вклад каналов и факторов в маркетинговый результат и принимать на этом решения
- Разрабатывать и поддерживать рекомендательные системы. Подбор офферов, контента и событий внутри игр. От прототипа до прода с регулярным ретрейном и мониторингом
- Доводить модели до продакшена. Выстраивать пайплайны в Airflow, регистрировать модели в MLflow, настраивать мониторинг качества
- Участвовать в ревью и развитии практик команды
Мы ждём, что вы:
- Имеете 2+ года опыта в Data Science / ML на продуктовых задачах и делали их end-to-end: от постановки до прода
- Уверенно работаете с Python и обычным ML-стеком: pandas, numpy, scikit-learn, бустинги (XGBoost, LightGBM или CatBoost), PyTorch или TensorFlow
- Хорошо пишете SQL, спокойно работаете с большими данными. Опыт с ClickHouse будет плюсом
- Понимаете статистику и теорвер на уровне, достаточном для прогнозных моделей и корректного дизайна экспериментов
- Думаете в первую очередь о бизнес-эффекте, а не о F1. Умеете объяснить результат не-DS-аудитории
Будет плюсом:
- Опыт в геймдеве
- Опыт с MMP (Мы используем AppsFlyer)
- Опыт построения рекомендательных систем (ranking, embeddings, контекстные модели)
- Опыт LTV-моделей или MMM в продакшене
- Опыт с Airflow и MLflow
- Понимание, где имеет смысл применять LLM/GenAI в продукте и маркетинге
🌐 Резюме отправлять:
–––
Забирай 📚
Локация: Удаленно
Компания: Azur Games
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
О команде:
В Data-команде сейчас 3 Data Scientist’а, плюс data-инженеры и аналитики. Работаем в связке с маркетингом, продуктом и BI. Модели не остаются в ноутбуках: доводим их до прода и смотрим, как они влияют на метрики.
Чем предстоит заниматься:
- Прогнозировать LTV пользователей. IAP LTV, Sub LTV и Ad LTV. Ранние прогнозы на коротких окнах, переоценка кампаний и каналов, поддержка решений по UA-бюджету
- Развивать Marketing Mix Modeling (MMM). Строить и улучшать MMM-подход, чтобы понимать вклад каналов и факторов в маркетинговый результат и принимать на этом решения
- Разрабатывать и поддерживать рекомендательные системы. Подбор офферов, контента и событий внутри игр. От прототипа до прода с регулярным ретрейном и мониторингом
- Доводить модели до продакшена. Выстраивать пайплайны в Airflow, регистрировать модели в MLflow, настраивать мониторинг качества
- Участвовать в ревью и развитии практик команды
Мы ждём, что вы:
- Имеете 2+ года опыта в Data Science / ML на продуктовых задачах и делали их end-to-end: от постановки до прода
- Уверенно работаете с Python и обычным ML-стеком: pandas, numpy, scikit-learn, бустинги (XGBoost, LightGBM или CatBoost), PyTorch или TensorFlow
- Хорошо пишете SQL, спокойно работаете с большими данными. Опыт с ClickHouse будет плюсом
- Понимаете статистику и теорвер на уровне, достаточном для прогнозных моделей и корректного дизайна экспериментов
- Думаете в первую очередь о бизнес-эффекте, а не о F1. Умеете объяснить результат не-DS-аудитории
Будет плюсом:
- Опыт в геймдеве
- Опыт с MMP (Мы используем AppsFlyer)
- Опыт построения рекомендательных систем (ranking, embeddings, контекстные модели)
- Опыт LTV-моделей или MMM в продакшене
- Опыт с Airflow и MLflow
- Понимание, где имеет смысл применять LLM/GenAI в продукте и маркетинге
🌐 Резюме отправлять:
–––
Забирай 📚
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 -