Что нужно делать

- разработка ML-моделей прогнозирования склонности клиентов к продуктам и каналам коммуникаций

- маркетинговая оптимизация для повышения доходности базы;

- подготовку данных для обучения и применения моделей;

- исследование новых источников данных и разработку признаков для повышения качества моделей;

- проведение полного цикла обучения, валидации и внедрения моделей в промышленную эксплуатацию;

- оценку качества моделей на исторических данных и в реальных пилотах;

- проведение A/B тестов и анализ результатов внедрения моделей;

- мониторинг качества моделей и организацию процессов переобучения.

Кого мы ищем

- Техническое/математическое/экономическое образование

- Python, машинное обучение (sklearn, catboost/lightgbm/xgboost, statsmodels, numpy/pandas), визуализация и профилирование данных

- Опыт работы с mlops (mlflow, dvc, git, docker), опыт организации пайплайнов обучения в виде модулей и пайплайнов в kedro/dvc/mlflow будет плюсом

- SQL,написание и оптимизация запросов

- airflow

- опыт работы с oracle будет плюсом

- опыт работы с задачей математической оптимизации в маркетинге или operational research (SAS, Python MIP, PYOMO и аналоги) будет плюсом