Data Scientist/ Analyst

Мы ищем Data Scientist/ Analyst с сильной аналитической базой для работы с маркетинговыми, продуктовыми, подписочными и финансовыми данными. Эта роль сочетает анализ данных, статистику и предиктивное моделирование с акцентом на долгосрочные маркетинговые метрики и прогнозирование LTV. Вы будете работать с крупными массивами транзакционных данных и данных на уровне событий, разрабатывать и поддерживать предиктивные модели, исследовать качество данных и поведенческие паттерны, а также помогать бизнесу прогнозировать и понимать ключевые метрики, такие как LTV, выручка, retention, CAC, ROI/ROMI и payback.

• Разрабатывать, валидировать, улучшать и поддерживать основные маркетинговые прогнозные модели, включая долгосрочное прогнозирование LTV, выручки и retention
• Проектировать и поддерживать надёжные подходы к валидации по времени и бэктестингу
• Работать с неполными и цензурированными когортными данными и учитывать зрелость когорт при моделировании
• Исследовать транзакционные данные и данные на уровне событий, проверять семантику данных и выявлять проблемы с их качеством
• Отслеживать эффективность моделей, диагностировать ошибки прогнозирования и постоянно улучшать качество моделей
• Создавать и поддерживать датасеты и признаки, а также поддерживать анализ A/B-тестов и статистическую интерпретацию
• Переводить модели от исследования к регулярным производственным расчётам и постепенно расширять моделирование на другие области, включая модели рисков

• Опыт работы Data Scientist или Data Analyst от 2 лет либо подтверждённый опыт реализации сквозного аналитического проекта или проекта по предиктивному моделированию
• Глубокое знание SQL, включая опыт работы с Google BigQuery и/или PostgreSQL
• Глубокое знание Python для анализа данных и моделирования, опыт использования библиотек, таких как pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn или statsmodels
• Глубокое понимание математики, теории вероятностей, статистики, статистического вывода и проверки гипотез
• Понимание классических статистических подходов и подходов машинного обучения и опыт построения предиктивных моделей
• Глубокое понимание валидации моделей, включая валидацию по времени, бэктестинг, утечку данных, переобучение и стабильность модели
• Понимание цензурированных и неполных данных, зрелости когорт и базовых концепций анализа выживаемости
• Понимание экономики подписок и ключевых маркетинговых метрик, таких как LTV, CAC, ROI/ROMI, payback, retention и conversion rate
• Опыт работы с большими массивами данных на уровне транзакций и/или событий, исследования несоответствий и смещений и перевода результатов анализа в бизнес-выводы

• Опыт работы с продуктами на основе подписки, регулярными платежами и платёжными данными
• Опыт долгосрочного прогнозирования, моделей выживаемости / hazard-моделей или других подходов к моделированию, зависящих от времени
• Опыт работы со Stripe, PayPal или аналогичными платёжными провайдерами
• Опыт работы с dbt / Dataform, Airflow, Tableau, Amplitude, AppsFlyer, Meta Ads или Google Ads
• Знакомство с производственными ML-процессами, мониторингом моделей, переобучением и распространёнными классическими ML-моделями

• Политика отпусков — неограниченное количество дней отсутствия
• Удалённая или гибридная работа. Выбор за вами!
• Компенсации на wellness
• Компенсация услуг психологов
• Компенсация языковых курсов
• Компенсация коворкинга
• Медицинская страховка
• 100% компенсация больничных
• Тимбилдинги и выездные встречи команды (Испания, Италия, Польша, Португалия и другие)
• Мерч
• Подарки по особым случаям