← К каталогу
АД

АДВ

Data Scientist

УдалённоУровень не указанМосква, Россия1 ч назад
Компенсация250 000–350 000 RUR
СИГНАЛ JOBRADAR80/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение25 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Привет! Меня зовут Елизавета, я HRBP Points Lab. Веду кандидатов от отклика до оффера и слежу, чтобы наши ожидания совпали с твоими.

О нас

Points Lab строит модели, которые показывают брендам, откуда берутся их продажи: сколько дает реклама в каждом канале, промо, цена, сезон. По этим расчетам компании из FMCG, фармы и ритейла планируют бюджеты. Через наши модели прошло больше 7 млрд рублей рекламных бюджетов, модель собираем за 3 дня вместо классических 3 недель. Мы резиденты Сколково и ИНТЦ МГУ, в команде около 40 человек.

Сейчас расширяем команду моделирования и ищем трех дата-сайентистов уровня от Middle до Senior. Зарплатные ожидания готовы обсуждать на основе твоего уровня.

Ключевые задачи

  • Модели продаж: строить и улучшать маркетинг-микс модели продаж брендов. Основная категория FMCG.
  • Выбор подхода: подбирать алгоритм под задачу клиента и объяснять, почему выбран именно он. Одного рецепта на все случаи у нас нет.
  • Развитие методов: искать и проверять новые алгоритмы моделирования, дорабатывать модели, которые уже работают в продукте.
  • Аналитика: готовить аналитические выводы по результатам моделей.

Требования

  • Уверенный Python 3.8+, понимание алгоритмов и структур данных.
  • Обработка данных в Pandas или Polars, Git, Linux.
  • Статистика на уровне, который позволяет проверить модель, а не только обучить ее.
  • Модели временных рядов (ARMA, ARIMA и производные) и ML-подходы к прогнозу: случайный лес, градиентный бустинг, CatBoost.
  • Опыт построения маркетинг-микс моделей и аналитических отчетов на их основе.

Будет плюсом

  • Опыт с байесовскими моделями: PyMC, Stan.
  • Plotly и Dash.

Почему у нас интересно

Твоя модель попадает в продукт и в интерфейс клиента, а по ее результатам руководители брендов решают, куда пойдут деньги. Свои идеи по методам можно предлагать и проверять: если подход работает лучше текущего, он идет в продукт.

Что мы предлагаем

  • Оклад соотносится с уровнем, выплаты 5 и 20 числа.
  • График: 5/2 с 10:00 до 19:00 по…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU