ML-тимлид в команду Динамического Ценообразования Платформы Эффективности

Мы стремимся сделать экосистему выгодной для клиентов, прибыльной для бизнеса и эффективной для партнеров с помощью кешбэков, ценообразования, рекламы и финтеха.
Как правило это задачи классического МЛ, все что касается предсказания вероятностей утилизации, LTV, подбору правильных оферов, поиски различных сегментов и аплифт моделирования. МЛ команда работает в тесном контакте с бизнес-заказчиками.

В этом году перед нами стоит задача кратно масштабировать бизнес. Несколько направлений:

1. Динамическое Ценообразование и Оптимизация Промо: определять кому, на что и сколько кешбэка / скидок дать, опираясь на цели бизнеса (например чтобы вырастить выручку без просадки маржи). Вам предстоит перейти от простых эвристик к алгоритмам, uplift-моделям и RL, а также выстроить инфраструктуру вокруг этих решений.
2. Рекламные алгоритмы: развивать аукцион и алгоритмы принятия решений внутри него, а также внедрять CPA-модель в партнерских размещениях (рекомендовать ставку и лимиты на кешбэк).
3. Оптимизация маркетингового бюджета: развивать МММ, модели атрибуции и causal-подходы для оценки инкрементальности каналов, понимать реальный вклад маркетинга в рост и перераспределять бюджеты в точки с максимальным ROI.
4. Поиск и создание новых механик роста: генерировать гипотезы на основе продуктовых исследований и A/B-экспериментов, лидировать создание новых фич и механик, доводить лучшие из них до прода.

• Управлять ML-командой: выстраивать сильную техническую культуру, развивать таланты, быть наставником и помогать ML-инженерам расти
• Правильно ставить ML-задачи и подбирать нужный стек ML-моделей, собирать и предобрабатывать датасеты для обучения моделей
• Разрабатывать ML-модели c нуля, проводить эксперименты по повышению качества и сравнивать разные подходы
• Участвовать в подготовке и проведении A/B-тестов
• Внедрять модели в продакшен — через регулярно обновляемые витрины данных с их поддержкой или через разработку API-микросервисов на k8s
• Настраивать мониторинг качества модели и бизнес-метрик, проводить диагностику и поддерживать стабильность ML-пайплайнов

• У вас есть опыт работы в ML от 5 лет, из которых от 2 лет — в роли руководителя ML-команд
• Глубоко понимаете машинное обучение и глубокое обучение, знакомы с современными технологиями и индустриальными трендами в ML — в приоритете домены Classic ML, NLP, RecSys
• У вас есть опыт полного цикла ML-разработки и выстраивания процессов для команды
• Развивали и поддерживали ML-инфраструктуру и MLOps: встраивали модели в продакшен, работали с мониторингом, логированием и масштабированием
• Управляли распределенными командами из 5+ человек: ставили цели, работали над мотивацией, выстраивали командную культуру
• Отлично разбираетесь в проектировании архитектуры ML-пайплайнов и систем — ML System Design, System Design
• Разрабатывали дизайн и запускали A/B-тесты, оценивали эффект от ML
• Работали со стейкхолдерами и бизнес-заказчиками для ведения ML-продуктовой разработки
• Будет плюсом опыт работы в e-commerce или крупном банке по внедрению ML в нефинансовые продукты, опыт работы в ML-доменах — Classic ML, RecSys, NLP

• Гибридный график и офис у метро «Белорусская», в котором есть все что нужно: Т-Клиника, салон красоты, фитнес-зоны, комнаты для сна и медитации. Если захочется поработать на свежем воздухе — терраса с панорамным видом
• Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
• ДМС со стоматологией, включая чекапы, компенсацию покупки лекарств и льготные условия страхования для близких. Еще — страховка от несчастных случаев и болезней
• Рост по карьерному треку: проходите курсы по софт- и хард-скиллам, развивайтесь с поддержкой ментора и повышайте уровень с матрицей компетенций и регулярным ревью
• Сильное комьюнити. Вы будете работать с экспертами в своей области, сможете делиться знаниями и выступать на конференциях, посещать митапы и писать статьи
• Онлайн-консультации с психологами, юристами, специалистами по финансам и здоровому образу жизни
• Компенсацию затрат на спортивные абонементы, приложение Т-Спорта для онлайн-занятий и командные тренировки с коллегами
• Завтраки и обеды в Т-Кафе. В офисе есть ресторан и кофейни, на каждом этаже — кухня, где можно перекусить
• 3 дополнительных дня к отпуску — можно использовать для отдыха или получить компенсацию
• Специальные тарифы на продукты Т-Банка и широкую программу скидок от партнеров
• Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании