Senior Applied Researcher

Senior Applied Researcher будет отвечать за чётко сформулированные задачи повышения эффективности маркетплейса от начала до конца: от формализации задачи через моделирование и внедрение до мониторинга в продакшене. Вы будете самостоятельно работать над сложными проблемными областями, явно выбирать компромиссы между конкурирующими целями и тесно взаимодействовать с инженерами, чтобы поставлять надёжные и масштабируемые решения.

• Проводить углублённые исследования рынка и анализировать тренды, чтобы находить возможности для роста и оптимизации маркетплейса
• Разрабатывать и совершенствовать метрики, дашборды и KPI для мониторинга показателей рынка и поддержки стратегических решений
• Формулировать и проверять гипотезы для решения ключевых рыночных задач, представлять заинтересованным сторонам выводы и практические рекомендации
• Исследовать аномалии и отклонения в ключевых метриках, выявлять первопричины и предлагать решения
• Строить предиктивные модели и продвинутые аналитические фреймворки для прогнозирования рыночных трендов и распределения ресурсов

• 4–7 лет опыта работы в индустрии в области аналитики данных, data science, прикладных исследований либо PhD + 2–4 года работы в индустрии после PhD
• Сквозная ответственность за отдельные модели, политики или механизмы принятия решений маркетплейса
• Умение принимать взвешенные решения при компромиссе между точностью модели, задержкой, устойчивостью и влиянием на бизнес
• Подтверждённая способность переходить от абстрактной формулировки задачи к логике принятия решений продакшен-уровня
• Практический опыт совместной работы с инженерными командами над внедрением, итерациями и мониторингом
• Продемонстрированная способность анализировать поведение системы в условиях неопределённости, запаздывающей обратной связи и частичной наблюдаемости
• Моделирование динамики спроса и предложения как стохастических, частично наблюдаемых систем с обратной связью; формализация unit economics, качества сервиса и LTV как переменных состояния и целей
• Проектирование и анализ экспериментов в условиях интерференции, spillover-эффектов, петель обратной связи и адаптивных политик (например, switchbacks, кластерные вмешательства)
• Практический опыт применения DiD, панельных методов, synthetic control, double-robust оценок и подходов causal ML в продакшен-среде
• Умение отличать краткосрочный экспериментальный эффект от долгосрочных сдвигов равновесия и накопленных эффектов обратной связи с помощью методов временных рядов и динамических причинно-следственных методов.

• Помогайте нам бороться с несправедливостью, создавая честный выбор для миллионов людей в 47 странах
• Развивайте профессиональные навыки с доступом к менторству, карьерным консультациям и обучающим программам
• Работайте с командами по всему миру и получите международный опыт благодаря нашей программе Global Talent Exchange Program
• Участвуйте в общекорпоративных челленджах, наградах, спортивных активностях, социальных проектах и волонтёрских инициативах сотрудников
• Работайте рядом с людьми, которые проявляют инициативу, открыто высказываются и стремятся расти
• Улучшайте знание языков на курсах с частичной оплатой компанией и во внутренних разговорных клубах
• Годовая зарплата от 70 700 EUR до вычета налогов

Итоговые бенефиты могут отличаться в зависимости от локации.