Ми шукаємо досвідченого Data Scientist або Data Analyst із глибокими ML знаннями та успішним досвідом впровадження моделей у продакшн у сферах performance marketing / залучення трафіку.
Це практична, міжфункціональна роль із чіткою бізнес-орієнтацією — ви будете тісно співпрацювати з командами маркетингу, продукту та розробки, допомагаючи оптимізувати стратегії залучення трафіку за допомогою аналітики та предиктивного моделювання.
Локація: Віддалено
Формат: Повна зайнятість
Звертаємо вашу увагу: кандидати без підтвердженного досвіду в ML проєктах не розглядатимуться
Основні обов’язки: * Розробка та впровадження моделей машинного навчання (наприклад, LTV, CTR, відтік, виявлення шахрайства). * Розгортання, моніторинг та підтримка моделей у продакшні. * Співпраця з командами маркетингу/продукту для перетворення нечітких або загальних цілей на структуровані аналітичні задачі. * Аналіз метрик, пов’язаних із трафіком (наприклад, ROI, CAC, атрибуція, утримання). * Побудова та оптимізація data pipeline-ів та інфраструктури (CI/CD для ML, контейнеризація, хмарне розгортання). * Написання чистого, повторно використовуваного коду для аналітики та моделювання.
Обов’язкові вимоги:
Усі пункти нижче мають бути підтверджені прикладами у CV або під час співбесіди: * 3+ роки досвіду на позиції Data Scientist / ML Analyst / Data Analyst у сферах marketing tech, user acquisition або digital performance. * Впевнене володіння Python — зокрема pandas / polars, sklearn та кастомним скриптингом для моделювання. * Просунутий рівень SQL — вміння будувати складні аналітичні запити з нуля. * Досвід повного циклу ML-проєктів: * Побудова моделей (LTV, CTR, відтік, виявлення шахрайства тощо). * Впровадження моделей у продакшн: розгортання, моніторинг, підтримка. * Знайомство з AWS, Docker та CI/CD-пайплайнами для ML (не обов’язково мати експертизу DevOps). * Доведений досвід роботи напряму з продуктовими, бізнес- або маркетинг-командами. * Англійська — вміння читати та розуміти технічну документацію.
Бажані навички: * Досвід роботи в малих або гнучких командах без чіткої структури ролей. * Вміння створювати прості бекенди на Python (наприклад, FastAPI). * Досвід роботи з візуалізаційними інструментами (Plotly, Dash, BI dashboards). * Навички проєктування ETL-процесів, налаштування баз даних, побудови data architecture. * Досвід у побудові моделей атрибуції, предиктивної аналітики або A/B-тестування.
