Senior Аналитик эффективности ML

- Формулировать заказ для ML на языке продукта: какой показ, экран или шаг CJM модель должна улучшить и какая метрика это докажет;

Зарплата не указанаРоссия

🚀 Senior Аналитик эффективности ML в ••••••••, Шопинг

•••••••• ищет сильного аналитика, который отвечает за пользу ML в продукте. Аналитик здесь главный заказчик ML-команды: ставит, какую задачу модель решает для трафика и CJM, и отвечает за то, что раскатанная модель улучшает путь клиента и экономику продукта.

Задачи:

- Формулировать заказ для ML на языке продукта: какой показ, экран или шаг CJM модель должна улучшить и какая метрика это докажет;
- Развивать систему A/B-тестирования доработок моделей в разных модулях СуперАппа;
- Развивать мониторинг моделей на проде: качество выдачи, доля трафика под моделью, сдвиг микса показов, деградация по сегментам и расхождение офлайна с продом;
- Разбирать просадку до причины: данные, фичи, смена трафика, конфликт двух моделей на одном экране, сезонность;
- Вести очередь задач в ML: что даёт деньги и путь клиента, что остаётся исследованием, что пора выключать;
- Фиксировать эффект каждой раскатки в общей картине распределения показов, чтобы модель не улучшала один плейсмент за счёт соседнего сценария без явного решения.

Требования:

- Опыт продуктовой аналитики от 4 лет, опыт с аналитикой ML от 2 лет: ранжирование, рекомендации, таргетинг или распределение трафика;
- Умение быть заказчиком: понятная постановка, метрика успеха и решение «катим / не катим» без передачи этой ответственности в команду модели;
- Практика A/B-тестов на проде: дизайн, мощность, пересечения, новизна, долговременный эффект;
- SQL и Python, достаточные чтобы самому проверить витрину модели и дашборд мониторинга;
- Понимание, где офлайн-метрика модели заканчивается и начинается продуктовая: CTR, конверсия шага CJM, доходность показа.

Будет плюсом:

- Опыт в суперапе или маркетплейсе, где несколько моделей делят одни и те же показы;
- Построение контура мониторинга: алерты на деградацию, срезы по экранам и сегментам, регулярный разбор с ML;
- Умение сравнивать модель с простым правилом и оставлять правило, если оно даёт тот же эффект на CJM.

Как выглядит сильный результат через полгода:

- У ML есть короткий список задач от продукта, и каждая раскатка проходит через один и тот же контур теста. По боевым моделям видно, живы ли они и какой эффект держат на пути клиента и на деньгах показов.

📎 Как откликнуться?

- Нанимающий менеджер: ••••••••

#product_analyst #senior #россия #FinTech #•••••••• #Ecom

Похожие вакансии Аналитика данных

Соц.сети

Senior Data Analyst

от 4 000 € (≈ от 369k ₽)Не указана странаЛокация не указанаУдалёнка

#dataanalyst #remote #vacancy #Analyst #Аналитик #fulltime
Vacancy: Senior Data Analyst
••••••••

📍️️️️️️Work Format: Remote, Full time
💰️️️️️️Salary: from €4,000 net per month

•••••••• — is an international IT holding with a strong technical team!
Our key product is a high-load video hosting platform used by millions of people worldwide every day. With over 15 years on the market, we’ve built a professional team that values engagement and initiative.

What you'll be working on:

— Defining and developing key product metrics.
— Generating data-driven insights to support product and business decisions.
— Designing, launching, and analyzing A/B tests, from hypothesis formulation to final results.
— Monitoring key metrics and identifying anomalies or trends.
— Writing SQL and Python code to extract, transform, and analyze data.
— Participating in the implementation of new tracking events and parameters.
— Working closely with product managers, analysts, designers, data scientists, and data engineers.

What we expect from you:
— 5+ years of experience in analytics.
— Deep understanding of A/B experiments and statistics.
— Strong knowledge of Python and SQL.
— Experience working with ClickHouse and large volumes of data.
— Ability to translate business questions into metrics and reports.
— Experience with Google Analytics, Amplitude, or similar tools.
— Experience with Airflow, preferably together with dbt.

Nice to have:

— Experience implementing data governance practices.
— Experience using ML approaches in analytics.
— Experience managing teams, such as data engineers, data scientists, or product analysts.

What we offer:
— No bureaucracy — flexible working conditions.
— An extended benefits package, including medical insurance, tax coverage, foreign language courses, professional training, and all necessary work equipment.
— Relocation support: we cover relocation expenses for you and your family, including tickets, visa support, and the first month of accommodation.
— A friendly international team that values professionalism and collaboration.

Here, you won’t just analyze numbers — you’ll have a real impact on the product and the business.

💌️️️️️️ If you're interested, or know someone who might be a great fit, please send your CV via Telegram: ••••••••

Соц.сети

Data Scientist / Analyst

Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

📑 Вакансия Data Scientist / Analyst

Полная занятость · Удалённо

💎 ••••••••, разрабатывающая мобильные приложения (от pet care до lifestyle), ищет Data Scientist/Analyst с сильной аналитической подготовкой для работы с маркетинговыми, продуктовыми, подписочными и финансовыми данными. Роль сочетает анализ данных, статистику и прогнозное моделирование с фокусом на долгосрочные маркетинговые метрики и предсказание LTV: работа с крупными транзакционными и event-level датасетами, разработка и поддержка предиктивных моделей, исследование качества данных и поведенческих паттернов, помощь бизнесу в прогнозировании и понимании ключевых метрик (LTV, revenue, retention, CAC, ROI/ROMI, payback). Задачи: разработка, валидация, улучшение и поддержка ключевых маркетинговых моделей прогнозирования (долгосрочный LTV, выручка, retention); построение и сопровождение надёжных time-based валидаций и backtesting-подходов; работа с неполными и цензурированными данными когорт с учётом их зрелости; исследование транзакционных и event-level данных, проверка семантики данных и выявление проблем качества; мониторинг производительности моделей, диагностика ошибок прогнозирования, постоянное улучшение качества; построение и поддержка датасетов и фичей, поддержка A/B-тестов и статистической интерпретации результатов; вывод моделей из исследований в регулярные production-расчёты и постепенное расширение моделирования на другие области, включая риск-модели. Процесс найма: HR-интервью — интервью — team fit интервью — оффер. Бенефиты: неограниченные выходные вне офиса, компенсации за wellness, психолога, языковые курсы и коворкинг, медицинская страховка, 100% оплата больничных, тимбилдинги и оффсайты (Испания, Италия, Польша, Португалия и другие), мерч и подарки к праздникам.

🧩 Требования: опыт работы Data Scientist или Data Analyst от 2 лет либо подтверждённый опыт реализации сквозного аналитического или предиктивного проекта; сильное знание SQL, включая опыт с Google BigQuery и/или PostgreSQL; уверенный Python для анализа и моделирования с библиотеками pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, statsmodels; глубокое понимание математики, вероятности, статистики, статистического вывода и проверки гипотез; понимание классических статистических и ML-подходов и опыт построения предиктивных моделей; уверенное владение валидацией моделей (time-based валидация, backtesting, data leakage, overfitting, стабильность моделей); понимание цензурированных и неполных данных, зрелости когорт и базовых концепций survival analysis; понимание экономики подписок и ключевых маркетинговых метрик (LTV, CAC, ROI/ROMI, payback, retention, conversion rate); опыт работы с крупными транзакционными и event-level датасетами, исследованием несоответствий и смещений в данных, переводом аналитических результатов в бизнес-выводы. Будет плюсом: опыт с подписочными продуктами, recurring billing и платёжными данными; опыт долгосрочного прогнозирования, survival/hazard моделей и других time-dependent подходов; опыт со Stripe, PayPal или похожими платёжными провайдерами; знакомство с dbt/Dataform, Airflow, Tableau, Amplitude, AppsFlyer, Meta Ads или Google Ads; знание production ML-процессов, мониторинга и ретрейнинга моделей, классических ML-моделей.

🌐 ••••••••

🔮 •••••••• — бесплатно постим IT-вакансии

hh.ru
мтс банк. it

Антифрод-аналитик

мтс банк. itАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

МТС Банк — команда, которая развивает цифровые финансовые сервисы и делает их доступными для всех.

Мы работаем с современным технологическим стеком, высоконагруженными системами и облачной инфраструктурой.
Такой подход позволяет создавать надёжные решения для бизнеса и клиентов.

Чем предстоит заниматься:

  • разрабатывать, тестировать и оптимизировать правила выявления мошеннических операций
  • анализировать схемы мошенничества в каналах ДБО ФЛ, карт, СБП и эквайринга
  • расследовать фродовые кейсы, выявлять новые паттерны и формировать меры противодействия
  • анализировать эффективность правил, fraud-потери и ложноположительные срабатывания
  • развивать интеграции антифрод-систем: формировать бизнес-требования, маппинги и участвовать в тестировании
  • реализовывать требования НСПК и мероприятия по противодействию дропперству
  • отслеживать регуляторные изменения и внедрять их в процессы и системы банка
  • взаимодействовать с ИТ, ИБ, бизнесом и смежными командами

Наши пожелания к кандидату:

  • опыт работы в банковском антифроде
  • понимание схем мошенничества в ДБО ФЛ, картах, СБП и эквайринге
  • опыт разработки и тестирования антифрод-правил, расследования фродовых кейсов
  • опыт анализа эффективности правил и fraud-показателей
  • уверенное владение SQL, Python будет преимуществом
  • опыт работы с интеграциями: БТ, маппинги, тестирование
  • знание 161-ФЗ, 6828-У, 716-П и профильной отчетности
  • понимание ПС «Мир», PCI DSS, ISO 8583, СБП, NFC
  • сильные аналитические и коммуникационные навыки

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.