— Определить, что мы считаем качеством модели — метрика, горизонт, baseline, калибровка — и довести предикт до этого уровня. — Забрать A/B-тесты пейволлов и свести их с предиктом: тест меряет краткосрочный эффект, а раскатывать надо по долгосрочной выручке.
Задачи:
— Определить, что считается качеством модели: метрика, горизонт, baseline, калибровка, и довести предикт до этого уровня
— Интегрировать A/B-тесты пейволлов с предиктом, учитывая краткосрочный эффект теста и долгосрочную выручку
— Улучшить аналитику, выявить узкие места в данных, запросах или интерфейсе
— Принять решение по накопленным ML-наработкам: что доводить до продукта, что закрывать
— Руководить командой из двух ML-инженеров
Требования:
— Классический ML и математическая статистика на уровне предметного спора о метрике и горизонте
— Владение SQL и Python для самостоятельного получения и проверки данных
— Способность вести широкое направление и доводить его до результата без постановки задач
— Продуктовый опыт приветствуется, но не обязателен
Плюсы:
— Опыт с подписками, мобильными приложениями или финтехом (LTV, churn, когортная экономика)
— Знание экспериментального дизайна: мощность, MDE, множественные сравнения
— Опыт работы с ClickHouse
— Участие в олимпиадах, Kaggle, публичных проектах
Условия:
— Удалённая работа
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
75/100
Хорошая вакансия
Оценка от Job Hunters AI
Product Lead (Analytics & ML); зарплата не указана; понятные задачи; современный стек; гибкий формат.
Из чего сложилась оценка. Нажмите, чтобы узнать подробнее
Зарплата не указана
В объявлении отсутствуют любые сведения о размере оплаты труда, что не позволяет оценить финансовые условия работы.
Из объявления
Product Lead (Analytics & ML) [контакт] … Adapty, удаленно … Adapty [контакт] - одна из крупнейших платформ монетизации подписочных приложений.