Senior ML-инженер в CVM

CVM (Customer Value Management) отвечает за то, чтобы маркетинговый бюджет работал максимально эффективно: кому, что, по какому каналу и когда предложить, чтобы получить реальный инкремент, а не скидку тем, кто и так бы купил. Таргетинг промо уже прошёл путь от ручной сегментации через RFM к первым ML-моделям и эффекту, подтверждённому A/B-тестами. Теперь нужно растить качество и покрытие, построить надёжную продовую систему с оптимизатором под бюджет и прийти к Next Best Offer. В скоупе: uplift-моделирование, оптимизация распределения бюджета при бизнес-ограничениях, дизайн экспериментов и тесная работа с маркетинговой аналитикой. Чем предстоит заниматься: Uplift-моделирование: развивать модели промо, повышать их качество и покрытие, выбирать и сравнивать подходы (meta-learners, causal forests), валидировать офлайн (Qini/AUUC) и онлайн Оптимизация бюджета: распределять промо между пользователями при ограничениях на бюджет и с учётом размена между GMV и маржой Next Best Offer: перейти от вопроса «кому дать промокод» к «что, по какому каналу и когда»: пуши, бесплатная доставка, механики программы лояльности Прод и надёжность: превратить аналитические наработки в систему с регулярным переобучением, мониторингом, fallback-логикой и разбором инцидентов Эксперименты: запускать и разбирать A/B-тесты на новые версии моделей и механик Деньги и стейкхолдеры: работать с маркетинговой аналитикой от постановки задачи до измеримого эффекта - считать инкремент и юнит-экономику, защищать решения перед маркетингом и коммерцией на понятном им языке Инженерная культура: code review, обсуждение архитектуры, документация решений и результатов экспериментов Наш стек: ML/DS: Python, pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/LightGBM, MLFlow Данные: ClickHouse, Trino, Spark, Airflow Прод: Git, Docker/Kubernetes A/B-эксперименты: GrowthBook Что мы ждём: 4+ лет опыта в ML/DS: обучал модели и выводил их в прод Опыт с uplift-моделированием или causal inference Опыт A/B-экспериментов: дизайн, запуск, анализ Сильный Python + SQL Понимание юнит-экономики: GMV, выручка, contribution margin Умеешь объяснять результаты маркетингу и бизнесу и договариваться про цели и метрики Будет плюсом: Опыт в CVM, промо или программах лояльности Задачи оптимизации при ограничениях Опыт в e-commerce Процесс найма: HR-интервью (30 мин): контекст про вакансию, твой опыт и ожидания Тех-1 (60 мин): Python, SQL, вопросы про ML Тех-2 (60 мин): ML System Design Финал (60 мин): интервью с руководителем Почему это интересно:ㅤ Даем широкую зону ответственности и возможность влиять на архитектурные и продуктовые решения. А ещё рады обсуждать твои инициативы и реализовывать их Уникальная культура – мы сохранили дух стартапа, при этом уже отстроили зрелые процессы Формируем измеримые цели всей командой и не просто выполняем их "для галочки", а замеряем эффективность и общее влияние нашей работы на бизнес Работа в командах сильных специалистов, где ценится глубина экспертизы и инженерное мышление Команды слушают и слышат друг друга, выступая в роли партнеров, а не исполнителей Что мы предлагаем: Удаленка из любой точки мира или уютный офис в Ташкенте У нас можно расти в инженерном или управленческом треке, а еще выстроена регулярная оценка перформанса Платим на уровне топовых компаний российского рынка Обучение и развитие — мы поддерживаем как внутри компании, так и за ее пределами (митапы, конференции, профессиональное обучение, публикации). А еще помогаем развивать личный бренд База — комьюнити профессионалов с желанием делать круто. Приятный бонус — ДМС в привязке к вашей локации, обучение и другие плюшки