и посмотреть медиа
Phystech Career - Career
и посмотреть медиа
Phystech's career channel.
Phystech's career channel.
Phystech.Career focuses on career opportunities.
tldr: middle+/senior/staff DA/DS/MLE в команду эффективности Т-банка, ~400k–700k/мес gross + годовые премии (со звездами условия можем обсудить отдельно), офис/гибрид, мск/спб 📌 Про нас Мы в команде эффективности Нефинансовых сервисов создаём и внедряем алгоритмы, которые улучшают экономику экосистемы, делая её выгоднее для клиентов, прибыльнее для бизнеса и эффективнее для партнёров с помощью кешбэка, промо и ценообразования. Ключевые направления развития 1. Динамическое ценообразование Определяем кому установить какую цену, какую скидку дать, чтобы выполнять цели бизнеса (например, растить GMV при том же затраченном бюджете) 2. Персонализация промо и оптимизация маркетингового бюджета Определяем размеры кэшбэка в разных типов оферов, оптимизация нескольких механик одновременно с помощью uplift моделирования и RL (многоруких бандитов) 3. Поиск и создание новых механик роста гипотезы на основе продуктовых исследований и A/B-экспериментов, лидировать создание новых фич и механик, доводить лучшие из них до прода 📌 Что предлагаем — Сплоченная команда 20+ человек из ШАД/ФКН/МФТИ/РЭШ — Задачи с околонулевым легаси на стыке продукта, ML, оптов и разработки — Прямое влияние на ключевые метрики бизнеса. Отвечаем за механики, которые генерируют 60 - 70% трафика для продукта — Быстрый путь от гипотезы до продакшена 📌 Что предстоит делать — Отвечать end-to-end за проект: от сбора данных до продуктивизации ML моделей — Придумывать как улучшать текущие ML подходы не только с точки зрения техники, но и с бизнесовой точки зрения — Реализовывать идеи, алгоритмы и модели из научных статей 📌 Требования — Хорошего знания математики и применения в рабочих задачах математической статистики — Хорошего знания ML (для аналитики/DS достаточно понимать базовые принципы) — Базовую инженерную грамотность — Уверенный SQL и Python 📌 Будет плюсом — Опыт uplift-моделирования — Знание базовых RL-алгоритмов — Опыт внедрения ML-моделей в продакшн — Знакомы с дискретной оптимизацией — Понимание unit-экономики и PNL — Опыт работы в командах эффективности / рекламы / рексис 📩 С резюме и вопросами можно в ЛС: @NikitaReznikov
Открыть канал и посмотреть медиаOnly registered users can share their opinion.
Be the first to share your impression of this resource!