Эта вакансия в архиве
Посмотреть похожие вакансии ↓Описание вакансии
tldr: middle - senior аналитики/DS и middle+ - lead MLE в команду эффективности Т-банка, ~300k–600k/мес gross + премии раз в год, 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.
Сейчас команда активно растет и мы ищем заряженных аналитиков/DS и MLE (в том числе лида) на несколько направлений:
— Динамическое Ценообразование и промо: Определять кому, на что и сколько кешбэка / скидок дать, опираясь на цели бизнеса (например чтобы вырастить выручку без просадки маржи). Вместе с ML-командой вам предстоит перейти от эвристик к uplift-моделям и RL, а также выстроить инфраструктуру вокруг этих решений.
— Рекламные и рекомендательные алгоритмы: Как партнерам получать больше лидов и заказов благодаря кешбэку (например какую ставку и лимиты поставить на кешбэк для привлечения новичков или максимизации конверсий).
— Поиск новых драйверов роста бизнеса: генерировать гипотезы на основе продуктовых исследований и A/B-экспериментов, лидировать создание новых фич и механик, доводить лучшие из них до прода.
Ожидаем от кандидата:
— Хорошего знания математики и применения в рабочих задачах математической статистики
— Хорошего знания ML (для аналитики/DS достаточно понимать базовые принципы)
— Уверенный SQL и Python
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:
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.
Сейчас команда активно растет и мы ищем заряженных аналитиков/DS и MLE (в том числе лида) на несколько направлений:
— Динамическое Ценообразование и промо: Определять кому, на что и сколько кешбэка / скидок дать, опираясь на цели бизнеса (например чтобы вырастить выручку без просадки маржи). Вместе с ML-командой вам предстоит перейти от эвристик к uplift-моделям и RL, а также выстроить инфраструктуру вокруг этих решений.
— Рекламные и рекомендательные алгоритмы: Как партнерам получать больше лидов и заказов благодаря кешбэку (например какую ставку и лимиты поставить на кешбэк для привлечения новичков или максимизации конверсий).
— Поиск новых драйверов роста бизнеса: генерировать гипотезы на основе продуктовых исследований и A/B-экспериментов, лидировать создание новых фич и механик, доводить лучшие из них до прода.
Ожидаем от кандидата:
— Хорошего знания математики и применения в рабочих задачах математической статистики
— Хорошего знания ML (для аналитики/DS достаточно понимать базовые принципы)
— Уверенный SQL и Python
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:
Текст вакансии взят без изменений
Источник -