Senior Data Scientist, MMM

О роли

Мы ищем Senior Data Scientist, который будет вести строгую статистическую реализацию, многозадачную настройку и алгоритмическую валидацию специфических для клиента Meridian MMM фреймворков, преобразуя шумные маркетинговые сигналы и низкоразрешённые матрицы данных в надёжные рекомендации по расходам с несколькими целями. Вы будете формировать эвристические базовые модели для наборов данных с высокой дисперсией, загружать структурированные данные из верхних конвейеров для изолированных экспериментов клиента и использовать Python с продвинутым SQL в средах AWS Athena и PostgreSQL.

Что вы будете делать

• Расширять конфигурации фреймворка, чтобы нативно учитывать многоуровневые цели клиента, например разделять метрики узнаваемости бренда на среднем этапе воронки от целей немедленного генерирования дохода.

• Формировать надёжные эвристические модели и практичные резервные стратегии для получения валидных аналитических инсайтов при работе с ограниченными или высоко‑дисперсными наборами данных клиентов.

• Безопасно загружать высокоструктурированные поля, полученные из верхних конвейеров единого источника правды, для проведения изолированных экспериментов клиента.

• Использовать современные AI‑поддерживаемые IDE‑инструменты для ускорения трансформаций данных, одновременно применяя строгую аналитическую валидацию, чтобы выявлять ошибки инструментов или структурные дефекты до развертывания.

• Ежедневно сотрудничать с внутренними инженерными кросс‑функциональными командами через Slack и Google Meet для быстрого решения неоднозначных требований конвейеров или технических зависимостей.

Must haves

• 5–7 лет профессионального опыта в data science, с акцентом на анализ временных рядов, априорные распределения или моделирование атрибуции высокой сложности.

• Чётко подтверждённый опыт применения или тестирования Meridian MMM фреймворка на реальных наборах данных.

• Сильные навыки backend‑разработки с использованием Python, в частности применение инструментов, усиливающих статическую типизацию и структурированные схемы.

• Полный комфорт работы полностью в стандартной терминальной инфраструктуре Mac/Linux, используя Bash, утилиты оболочки и текстовые инструменты.

• Умение писать продвинутые запросы для извлечения и подготовки данных, хранящихся в облачных системах, таких как AWS Athena или PostgreSQL.

• Сильные коммуникативные навыки, в частности уверенность отстаивать техническую или математическую методологию против проектных сокращений, угрожающих валидности расчётов.

• Уровень английского Upper-intermediate.

Nice to haves

• Знакомство с контейнеризованными приложениями, управляемыми через Docker, или базовыми парадигмами инфраструктуры Kubernetes.

• Практические знания структурных моделей временных рядов, техник байесовского вывода или пользовательских конфигураций Markov Chain Monte Carlo (MCMC).

• Предыдущий опыт работы с многоаккаунтными границами конфиденциальности и строгими мандатами соответствия относительно разделения данных клиентов.

• Опыт анализа API цифровых платформ, таких как Google Ads, Amazon Advertising или системы YouTube Data.

Бонусы

• Рост без ограничений: развивайте навыки через наставничество, внутренние TechTalks, сложные проекты и выделенный ежегодный бюджет на обучение.

• Конкурентоспособная компенсация: получайте признание, соответствующее вашим навыкам и вкладу, с регулярными обзорами эффективности и вознаграждения.

• Гибкость: работа 100 % удалённо с гибким графиком, поддерживающим концентрацию, автономию и здоровый рабочий ритм.

• Значимые, современные проекты: создавайте влиятельные продукты с использованием современных технологий вместе с глобальными командами и ведущими брендами.

• Коллаборативная культура: присоединяйтесь к поддерживающей среде без микроменеджмента, где идеи приветствуются, а вклад признаётся.

• Благополучие и поддержка: доступ к локальным программам благополучия и ориентированной на людей поддержке, адаптированной к вашему местоположению.