ML/Data Scientist для ритейла

Описания нет

• Разрабатывать uplift-модели для оценки инкрементального эффекта коммуникаций и офферов на поведение клиентов;
• Строить скоринг офферов: модели склонности и ценности оффера для клиента, ранжирование офферов на уровне «клиент × оффер»;
• Решать оптимизационные задачи с использованием линейного и целочисленного программирования для распределения офферов по клиентской базе с учётом бюджета, контактной политики и бизнес-ограничений;
• Оркестрировать сквозной контур: пайплайны подготовки данных и признаков, регулярный пересчёт скоров, автоматизация запуска кампаний, мониторинг качества моделей;
• Оказывать аналитическую поддержку: проектировать и оценивать эксперименты, формировать контрольные группы, готовить отчётность по инкрементальному эффекту;
• Развивать инфраструктуру: настраивать CI/CD, развёртывать и сопровождать ML-сервисы.

• Владеть Python;
• Иметь опыт uplift-моделирования с использованием T-/X-learner, uplift-деревьев и causalml;
• Иметь опыт построения скоринговых моделей склонности к отклику;
• Знать методы математической оптимизации и линейного/целочисленного программирования;
• Иметь опыт работы с PuLP, CVXPY, OR-Tools или аналогами для распределения офферов при бизнес-ограничениях;
• Знать SQL;
• Иметь опыт вывода моделей в промышленную эксплуатацию, включая MLflow и пакетный скоринг на десятки миллионов клиентов;
• Быть готовым оперативно реагировать на сообщения в рабочих чатах;
• Быть готовым в рабочее время при потребности команды оперативно подключаться к созвонам.

• Работа удалённо по РФ;
• График с 8:00 до 17:00 или с 9:00 до 18:00 по московскому времени — на выбор;
• Продолжительность проекта — от полугода.