▪️Разработка uplift-моделей для оценки инкрементального эффекта коммуникаций и офферов на поведение клиентов. ▪️Построение моделей склонности и ценности оффера для клиента.
Задачи:
— Разработка uplift-моделей для оценки инкрементального эффекта коммуникаций и офферов на поведение клиентов.
— Построение моделей склонности и ценности оффера для клиента.
— Ранжирование офферов на уровне «клиент × оффер».
— Решение задач линейного и целочисленного программирования для распределения офферов с учётом бюджета, контактной политики и бизнес-ограничений.
— Построение пайплайнов подготовки данных и признаков, регулярный пересчёт скоров и автоматизация запуска кампаний.
— Мониторинг качества моделей и сопровождение end-to-end контура.
— Дизайн и оценка экспериментов с контрольными группами.
— Подготовка отчётности по инкрементальному эффекту кампаний.
— Разработка продуктовой и ad-hoc аналитики.
— Участие в развёртывании и сопровождении ML-сервисов, а также в построении CI/CD-инфраструктуры.
Требования:
— От 3 лет опыта работы аналитиком данных.
— SQL, Greenplum/PostgreSQL.
— Python.
— A/B-тесты и дизайн экспериментов с контрольными группами.
— Оценка инкрементального эффекта кампаний.
— Построение аналитических моделей, включая модели склонности, ценности оффера и uplift-модели.
— BI-инструменты.
— Умение работать в кросс-функциональной продуктовой команде.
Будет плюсом:
— Опыт в ритейле, CRM или CVM.
— Опыт решения оптимизационных задач линейного и целочисленного программирования.
— Опыт построения end-to-end пайплайнов, автоматизации кампаний и мониторинга качества моделей.
— Опыт работы с CI/CD и сопровождения ML-сервисов.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
68/100
Средняя вакансия
Оценка от Job Hunters AI
Аналитик данных (Middle+/Senior); без трудового договора; понятные задачи; прозрачная оплата; гибкий формат.
Из чего сложилась оценка. Нажмите, чтобы узнать подробнее
Без трудового договора
Оформление по ИП, что означает отсутствие трудового договора и социального пакета.