Data Scientist (Pricing)

🟢Удаленно🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию Emerging Travel Group 🟦Задачи – Учитывайте бизнес-цели, лежащие в основе ключевых задач: ценообразование для B2B/B2C, прогнозирование и оптимизация финансовых и операционных показателей, приоритизация инцидентов и повышение эффективности взаимодействия с клиентами (рост доходов, экономия затрат, влияние на бизнес). – Осуществляйте управление проектами в области машинного обучения от начала до конца: от определения и формализации проблемы до моделирования, пилотного тестирования и презентации результатов. – Взаимодействовать с инженерами данных для сбора необходимых наборов данных и оценки целесообразности внедрения. – Совместная работа с аналитиками над разработкой A/B-тестов: определение метрик, разбиение на группы и интерпретация результатов. – Разработка моделей (классическое машинное обучение и глубокое обучение, временные ряды, моделирование повышения производительности), проведение анализа ошибок и оценки эффективности. – Подготовка моделей и кода для переноса в производственную инфраструктуру (развертывание и выпуск релизов осуществляются технической командой). – Возьмите на себя ответственность за качество модели, отслеживайте ключевые показатели и сотрудничайте с командой по вопросам ухудшения качества и планам улучшений. 🟦Требования – Более 3 лет опыта работы в качестве специалиста по анализу данных. – Подтвержденный опыт работы с проектами машинного обучения от начала до конца (способность контролировать весь процесс). – Глубокие знания классических методов машинного обучения (инженерия признаков, классификация, регрессия, бустинг и т. д.). – Практический опыт работы с моделированием роста и задачами анализа временных рядов (с реальными бизнес-приложениями). – Опыт работы с заинтересованными сторонами в бизнесе и понимание проблем оптимизации: ценообразование, B2C, LTV, удержание клиентов, A/B-тестирование и многое другое. – Уверенное владение Python для работы с данными и машинным обучением (написание чистого, читаемого кода для моделей и экспериментов). – Уверенный пользователь SQL (умеет создавать наборы данных, писать объединения таблиц и выполнять анализ данных). – Желательно иметь: опыт работы с MLflow/DVC, конвейерами обработки данных (Airflow или аналогичные), обнаружением аномалий/борьбой с мошенничеством, глубоким обучением (PyTorch/TensorFlow) и мониторингом моделей.