Компания больше не ищет сотрудника. Посмотрите похожие предложения
Data Science Leader (Marketing)
в Mokka
400 000 — 500 000 ₽/мес на руки
Технологии/инструменты
Мокка — это самый популярный в России и Восточной Европе финтех сервис в сегменте BNPL (Buy Now Pay Later — Покупай сейчас, плати потом). С его помощью можно получить моментальный аванс на покупки и на другие цели с оплатой частями.
Зарегистрироваться в Мокка можно в два клика прямо в магазине или в мобильном приложении — для этого не надо заполнять длинные анкеты или подписывать бумаги, весь процесс полностью онлайновый.
Под капотом Мокка — более 9 лет накопленного опыта, современные мобильные и облачные технологии и уникальный гибкий подход ко всем процессам. В Мокка более 7 млн. пользователей, а сам сервис доступен в >7,500 партнерских магазинах, среди которых Lamoda, Связной, Детский мир, OneTwoTrip, Иль Де Ботэ, OZON, М.Видео и другие.
Наши клиенты любят делать покупки и ценят простоту, удобство и технологичность наших сервисов, которые всегда под рукой в мобильном приложении Мокка.
Мы быстро растем как бизнес и как компания, подключаем новых партнеров из разных категорий, запускаем новые сервисы, развиваем свои технологии. Мы также верим, что люди — это самое главное, и находимся в поиске сильных профессионалов, которые станут частью нашей команды.
Чем предстоит заниматься
То, чем предстоит заниматься на регулярной основе:
- Формирование бэклога.
- Проведение церемоний Agile (работаем по Scrum).
- Управление и развитие команды Data Science до 3 сотрудников.
- Разработка e2e Data-сервисов на основе ML моделей с целью максимизации LTV клиента: кросс-продажи, борьба с оттоком, индивидуальные кривые эластичности.
- Разработка рекомендательных систем для персонализации интерфейсов: мобильное приложение и сайт.
- Курирование процесса DevOps в смежных командах для операционализации дата-сервисов.
- Разработка прототипа features store и курирование его реализации командами DWH / DMP.
- Регулярная проверка новых источников данных для задач максимизации LTV.
- Подготовка презентаций для бизнес-пользователей.
Кого ищем
- Понимание принципов работы CRM, жизненного цикла клиента, канальных ограничений, LTV клиента.
- Понимание жизненного цикла моделей: от бизнес-задачи до мониторинга качества и retraining.
- Промышленное использование ML алгоритмов для задач повышения конверсии персональных предложений: повышение среднего чека / уровня конверсии, противодействие "churn".
- Опыт разработки NBA оптимизатора.
- Опыт разработки контентных рекомендаций: collaborative filtering, als, factorization machines. Embedding clustering и DPP алгоритмы.
- Опыт лидерства командой.
- Не менее 5 внедренных в промышленную эксплуатацию ML моделей.
- Знание SQL на хорошем уровне. Оконные функции, иерархические запросы.
- Linux. Знание основных команд, умение писать Bash скрипты. Умение работать с pipe.
- Опыт работы с Git.
- Хорошее знание Python.
- Уметь Remote-development.
- Знать стандартный набор DS: Numpy, Pandas, Sklearn.
- Знакомство с Pytorch / Tensorflow.
- Опыт работы с Pyspark.
Будет плюсом:
- Умение работать с Docker контейнерами.
- Опыт работы с облачными сервисами Yandex.Cloud (S3, Kubernetes).
Что предлагаем
- Привлекательную заработную плату в соответствии с вашими навыками и опытом, полное соблюдение ТК РФ.
- Бонусную систему, основанную на достижении поставленных KPI.
- Профессиональный коллектив и возможность развития.
- Открытую и простую коммуникацию внутри команды.
- Работу в современном офисе в стиле лофт в БЦ “Даниловская мануфактура” (шаговая доступность от м. Тульская).
- Гибридный график работы (3 дня в офисе, 2 удаленно).
- ДМС с полным покрытием, компенсация расходов на обучение.
А еще:
- Быстрое влияние на бизнес-результат — нет бюрократии.
- Облачные технологии.
- Степень свободы — сейчас в этом направлении нет жесткого бэклога.
О компании Mokka
Мокка — это самый популярный в России и Восточной Европе финтех сервис в сегменте BNPL (Buy Now Pay Later — Покупай сейчас, плати потом). В Мокка >7 млн. пользователей, сервис доступен в >7,500 партнерских магазинах, среди которых: Lamoda, Связной, Детский мир, OneTwoTrip, OZON, М.Видео и другие.