Наш клиент - многомодульная система класса ERP для iGaming направления.
Сейчас мы находимся в поиске Senior Data Scientist в команду XRM, которая развивает персонализированные взаимодействия с миллионами пользователей. Главная цель — сделать коммуникации умными, уместными и полезными. Команда активно внедряет AI/ML-подходы, чтобы повысить эффективность маркетинговых кампаний, улучшить взаимодействие с пользователем, сегментацию, прогнозирование и рекомендации.
Обязанности: - разрабатывать и внедрять ML-модели для задач CRM
- предсказывать отклик на кампании (uplift, churn, propensity models)
- персонализировать рекомендации и офферы
- оптимизировать расписания и каналы коммуникаций
- анализировать пользовательское поведение, сегментировать аудиторию
- совместно с продуктами и маркетингом формулировать и проверять гипотезы
- работать с большими объемами данных: события, транзакции, клиентские профили
- обеспечивать интерпретируемость моделей, участвовать в A/B тестированиях
- поддерживать продуктивные пайплайны, работать с ML-инфраструктурой
Технологии и стек:
- Языки: Python (pandas, pytorch), SQL
- ML/DS: MLflow, Airflow, Jupyter, LGBM, BERT, LLM
- Хранение данных: ClickHouse, PostgreSQL, MongoDB
- Инфраструктура: Docker, Git, CI/CD
- BI и аналитика: Tableau, Superset
Требования: - опыт работы Data Scientist от 5 лет+
- отличные знания Python и SQL
- понимание методов ML и статистики: классификация, регрессия, ранжирование, uplift-моделирование, LLM
- умение объяснять сложные вещи простым языком (работа с продуктами и маркетингом)
- командность, критическое мышление и инициативность
Будет плюсом:
- практика A/B-тестов и causal inference
- опыт вывода моделей в продакшн
Условия: - работа над реально применимыми ML-фичами, которые видят миллионы пользователей
- возможность влиять на развитие продуктов компании
- продуктовая культура, умная команда, дружелюбная атмосфера
- оплачиваемый больничный, отпуск + 4 days off
- частичная компенсация английского языка на платформе SkyEng
- годовой бонус по результатам работы
- дополнительные условия обсуждаются индивидуально в зависимости от локации кандидата