работа над задачами в области маркетинговой аналитики;
оценка эффективности маркетинговых кампаний, в том числе формировать отчёты с комплексной аналитикой (предлагать идеи по метрикам, формировать и проверять гипотезы, улучшать текущие методологии);
исследование воздействия различных механик лояльности и лояльности в целом на развитие покупателей и торговой сети;
прорабатывать различные ad-hoc задачи в рамках маркетинговой аналитики;
принимать участие в формировании итоговых методологий по проектам и фиксации в кодовой базе.
систему бенефитов: компенсацию медицинских расходов, возможность беспроцентного займа, компенсацию обучения, спортивных занятий и затрат на обучение детей программированию;
корпоративные занятия спортом;
богатый опыт сплоченной и профессиональной команды.
хороший уровень математической подготовки (в особенности высокий уровень в области прикладной статистики);
знание классического ML: знать и понимать, что происходит внутри алгоритмов, их устройство;
умение писать хороший код на Python;
знание SQL;
навыки работы с bash, git;
опыт работы с A/B тестами, с экспериментами в целом. Желательны навыки работы с Causal Inference подходами.
DA/DS middle
До 300 000 ₽
Что предстоит делать:
работа над задачами в области маркетинговой аналитики;
оценка эффективности маркетинговых кампаний, в том числе формировать отчёты с комплексной аналитикой (предлагать идеи по метрикам, формировать и проверять гипотезы, улучшать текущие методологии);
исследование воздействия различных механик лояльности и лояльности в целом на развитие покупателей и торговой сети;
прорабатывать различные ad-hoc задачи в рамках маркетинговой аналитики;
принимать участие в формировании итоговых методологий по проектам и фиксации в кодовой базе.
систему бенефитов: компенсацию медицинских расходов, возможность беспроцентного займа, компенсацию обучения, спортивных занятий и затрат на обучение детей программированию;
корпоративные занятия спортом;
богатый опыт сплоченной и профессиональной команды.
хороший уровень математической подготовки (в особенности высокий уровень в области прикладной статистики);
знание классического ML: знать и понимать, что происходит внутри алгоритмов, их устройство;
умение писать хороший код на Python;
знание SQL;
навыки работы с bash, git;
опыт работы с A/B тестами, с экспериментами в целом. Желательны навыки работы с Causal Inference подходами.
Мы ждем от вас:
(1 вакансия)
Откликнуться на вакансию
Откликнуться на вакансию
Направление «ДатаЛаб» специализируется на Big Data, машинном и глубоком обучением и искусственном интеллекте с 2021 года. В составе направления 10+ специалистов. Гордимся тем, что создали для «ВкусВилл» предиктивную модель по прогнозированию сроков доставки, а также систему, которая рекомендует покупателям товары в мобильном приложении, что улучшает лояльность клиентов.