Engineering Manager - Data Science Team

Мы ищем Data Science Lead в Вильнюсе, который построит и возглавит нашу команду Predictive Growth Optimisation – пионеров ML‑моделей, которые питают нашу стратегию привлечения пользователей, предсказывают пожизненную ценность и оптимизируют наш ежегодный маркетинговый бюджет более $25M по каналам.

Эта роль отвечает за стратегию, разработку и постоянное улучшение системы pLTV Flo – критически важной модели, используемой в UA, AdTech, персонализации и финансовом прогнозировании. Это ядро роли. Параллельно вы создадите возможность Marketing Mix Modeling (MMM) для измерения эффективности кросс‑канального маркетинга и информирования распределения бюджета, а также разработаете алгоритмы для управления кампаниями UA в реальном времени. Вы будете руководить командой, создающей производственные системы, напрямую влияющие на наш рост, оставаясь настолько практичным, насколько захотите.

• Руководить и развивать команду из 6+ инженеров ML и Backend – набор, наставничество и определение технического направления

• Владеть стратегией pLTV – проектировать и развивать наши основные модели предсказания пожизненной ценности, которые влияют на миллионы решений в UA

• Создать MMM – построить возможность Marketing Mix Modeling: моделирование adstock и насыщения, вклад каналов и распределение бюджета, откалиброванные на наших экспериментах по инкрементальности

• Обеспечить управление кампаниями в реальном времени – разрабатывать алгоритмы, оптимизирующие наши UA‑кампании по каналам в реальном времени

• Создавать производственные ML‑системы – от сервисов предсказаний в реальном времени, обрабатывающих миллионы предсказаний в день, до моделей MMM

• Оказывать кросс‑функциональное влияние – сотрудничать с Growth, Product и Finance, переводя бизнес‑проблемы в ML‑решения

• Формировать техническую архитектуру – руководить инфраструктурой MLOps, мониторингом и быстрыми итерационными циклами

• Оставаться практичным по мере желания – моделирование, архитектурные решения, техническое решение проблем; вы решаете, насколько глубоко погрузиться.

• 7+ лет практического опыта в ML, построении и развертывании моделей в продакшн

• 4+ года управления техническими командами (инженеры ML, дата‑учёные или аналогичные)

• Экспертные знания фундаментальных принципов ML: контролируемое/неконтролируемое обучение, временные ряды; сильная база в причинно‑следственном выводе

• Опыт работы с современными ML‑фреймворками (TensorFlow, scikit-learn, CatBoost)

• Опыт в аналитике роста, моделировании атрибуции или оценке эффективности маркетинга

• Понимание воронок привлечения пользователей и оптимизации удержания

• Умение переводить бизнес‑требования в технические дорожные карты

• Сильные коммуникативные навыки – способность объяснять сложные модели исполнительным руководителям

• Опыт масштабного развертывания ML‑моделей

• Знание практик MLOps: версионирование моделей, мониторинг, автоматическое переобучение

• Понимание основ data engineering и облачных платформ

• Практический опыт построения Marketing Mix Models от начала до конца, на основе байесовских или регрессионных методов

• Опыт в потребительских технологиях, мобильных приложениях или health tech

• Знание методов конфиденциального ML и методологии A/B тестирования

• Конкурентоспособная зарплата и ежегодные пересмотры

• Возможность участвовать в схеме стимулирования производительности Flo

• Оплачиваемый отпуск, больничные и отпуск по женскому здоровью

• Расширенный декретный отпуск и выплаты для матерей, отцов, однополых и усыновителей

• Ускоренный профессиональный рост через работу, меняющую мир, и поддержку обучения

• Офисное сотрудничество и гибридный режим работы, с 3 днями в неделю в офисе

• 5‑недельный полностью оплачиваемый sabbatical на 5‑летний Floversary

• Flo Premium для друзей и семьи, а также дополнительные льготы в области здоровья, пенсий и благополучия

• Наша сила в различиях. В Flo найм основан на заслугах, навыках и том, что вы приносите в роль – ничего больше. Мы гордимся тем, что являемся работодателем с равными возможностями и приветствуем кандидатов из всех слоёв общества, сообществ и идентичностей.