Data Scientist (ML)

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.

Будет плюсом

• Опыт с задачами retention, churn prediction, CLTV, uplift modeling, Next Best Action.
• Survival analysis / time-to-event для моделирования оттока в подписке.
• Cohort-анализ и retention-кривые как привычная оптика подписочного бизнеса.
• Продвинутый MLOps: версионирование моделей, model registry, мониторинг drift, автоматическое переобучение.
• Опыт с ClickHouse, PostgreSQL, Airflow, Superset.
• Опыт анализа текстов: отзывы, причины оттока, обращения в поддержку, комментарии клиентов.
• Опыт работы с CRM-кампаниями и оценкой их эффективности.

Что для нас важно в кандидате

• Не только умение обучать модели, но и способность доводить их до регулярного использования бизнесом.
• Ориентация на бизнес-эффект, а не только на ML-метрики.
• Умение работать с неполными, неоднородными и меняющимися данными.
• Способность самостоятельно формулировать гипотезы и предлагать новые ML-кейсы.
• Умение объяснять сложные вещи простым языком для бизнеса.
• Инженерная гигиена: git, воспроизводимость, читаемый код.
• Готовность глубоко разбираться в клиентском поведении, подписочной модели и операционных процессах фитнес-сети.

Мы предлагаем:

• Разнообразие проектов и современный технологический стек;
• Возможность выбрать комфортный формат работы с плавающим началом рабочего дня: удаленка/гибрид/офис;
• Зарплату, которая полностью отвечает твоим знаниям и навыкам;
• Работу в аккредитованной IT-компании и все плюшки этого статуса;
• Полное соблюдение ТК и прозрачность всех процессов;
• Открытую коммуникацию, душевную команду и помощь от коллег в адаптации и дальнейшей работе;
• ДМС со стоматологией по истечению испытательного срока;
• Возможность ходить в клубы DDX fitness совершенно бесплатно :)