Описание

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.

Обязанности

-

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

Требования

-

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

Мы предлагаем

-

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