Data Scientist (Маркетинг)

Ключевые проекты:

• Uplift-модели по сегментам: построение моделей для разных групп;

• AI-кампейнинг: разработка uplift-моделей для различных номиналов промоакций с последующей оптимизацией ;

• Прогноз RFM;

• Участие в проведении A/B тестов, расчет финансовых эффектов от внедрения моделей, генерация признаков для моделей.

Требования:

• Базовое понимание статистики и теории вероятностей;

• Опыт работы с Python (Pandas, NumPy);

• Знание основ машинного обучения (линейная регрессия, деревья решений, случайный лес);

• Понимание концепции uplift-моделирования;

• Опыт работы с табличными данными;

• Понимание принципов распределенных вычислений (PySpark);

• Опыт коммерческой разработки .

Технологии и инструменты:

• Работа с данными: pyspark, SQL, S3;

• Классический ML и uplift: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, scikit-uplift;

• Разработка и версионирование: Jupyter Notebook, VS Code/PyCharm, git;

Стек: