Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Компания создаёт масштабные продукты в сфере онлайн-развлечений и iGaming для миллионов пользователей по всему миру, развивает проекты на глобальных рынках и объединяет экспертизу в индустрии и современных технологиях.
задачи
Разрабатывать и улучшать модели прогнозирования LTV, оттока и других клиентских показателей;
Ранжировать рекламных партнёров по эффективности;
Участвовать в построении Marketing Mix Modeling и других моделей для решения бизнес-задач;
Проектировать A/B-тесты и оценивать влияние продуктовых и маркетинговых решений на ключевые метрики;
Проводить статистические исследования, проверять гипотезы и выявлять точки роста;
Работать с большими объёмами данных;
Формулировать выводы и рекомендации для бизнеса, продукта и маркетинга;
Совместно с командами разработки внедрять аналитические решения в рабочие процессы.
требования
Опыт работы Data Analyst или Data Scientist от 1 года либо сильные учебные и pet-проекты;
Уверенное владение Python, pandas, NumPy, scipy и scikit-learn;
Понимание основных ML-алгоритмов и принципов их применения;
Хорошее знание SQL;
Сильная база по математической статистике и теории вероятностей;
Опыт проведения A/B-тестов или понимание принципов экспериментального дизайна;
Умение критически оценивать результаты анализа и понятно формулировать выводы;
Самостоятельность, аналитическое мышление и готовность разбираться в новых задачах;
Будет плюсом опыт построения моделей LTV, churn, propensity и скоринга, практика применения ML в бизнес-задачах, знание MMM, эконометрики или каузального анализа, опыт работы с Git, Airflow, Spark или облачными платформами, понимание digital-маркетинга, рекламных платформ и маркетинговой аналитики.
условия
Полностью удалённая работа из любой точки мира;
Участие в международных проектах и работа с сильной командой;
Возможность самостоятельно выстроить и развивать контентное направление;