Senior Data Scientist

Что предстоит делать

<p>Привет! 👋<br><br>Рады видеть тебя на странице <strong>All Right</strong>. Возможно, именно с этой вакансии начнется наша общая история.</p><p><strong>О компании</strong></p><p><strong>All Right</strong> — международная EdTech-компания, которая меняет подход к обучению детей. Мы строим экосистему IT-продуктов: платформу для живых уроков английского, немецкого и математики, международные speaking clubs и AI-приложение, которое делает обучение интересным каждый день.</p><ul><li>10 лет на рынке</li><li>7 рынков, на которых мы работаем</li><li>100 000+ студентов уже выучили с нами английский</li><li>Команда, которая активно внедряет AI в продукт, маркетинг и внутренние процессы</li></ul><p>Среди наших инвесторов — Genesis / F1V. Среди наших достижений:</p><ul><li>Deloitte Technology Fast 500</li><li>HolonIQ Top 200 EdTech Europe</li><li>Forbes Ukraine Top 30</li><li>EdTechX Finalist</li><li>Digital Education Awards, Product of the Year</li><li>QS Reimagine Education Awards Finalist 2025</li></ul><p><strong>Твоя миссия</strong></p><p>Мы ищем Senior Data Scientist, который/которая поможет All Right лучше понимать и предсказывать поведение пользователей, находить новые точки роста и превращать данные в решения с реальным влиянием на продукт и бизнес.</p><p>Это роль на стыке Data Analytics и Data Science. Здесь важно не только провести исследование или построить модель, но и понять бизнес-проблему, сформулировать гипотезу и помочь команде внедрить результат в работу.</p><p>Роль охватывает четыре направления:</p><ul><li>predictive modeling;</li><li>проактивную аналитику и эксперименты;</li><li>продуктовую аналитику;</li><li>AI-автоматизацию аналитических процессов.</li></ul><p>Мы не ожидаем одинаково глубокого опыта в каждом направлении. Важно быть сильным как минимум в двух и быть готовым развивать другие.</p><p><strong>Почему эта роль стоит внимания</strong></p><ul><li><strong>Реальное влияние:</strong> результаты твоей работы будут использовать продуктовые, маркетинговые, коммерческие и операционные команды.</li><li><strong>Возможность строить:</strong> ты сможешь развивать прогнозную аналитику, эксперименты и self-service решения практически с нуля.</li><li><strong>Близость к бизнесу:</strong> модели и исследования будут влиять на реальные продуктовые и бизнес-решения.</li><li><strong>Автономия:</strong> мы ожидаем собственных гипотез, инициативы и ответственности за практическое применение результатов.</li><li><strong>Пространство для развития:</strong> зона ответственности может расширяться в направлении лидерства аналитической функции.</li></ul><p><strong>Твоя зона влияния</strong></p><p><em><strong>Прогнозное моделирование</strong></em></p><ul><li>Строить модели для прогнозирования conversion, churn и retention, а также propensity scoring.</li><li>Формировать target, features и validation strategy и выбирать метрики в соответствии с бизнес-задачей.</li><li>Оценивать качество, калибровку, стабильность и drift моделей и помогать командам использовать их в реальных процессах.</li></ul><p><em><strong>Проактивная аналитика и эксперименты</strong></em></p><ul><li>Самостоятельно находить аномалии, закономерности и потенциальные точки роста.</li><li>Формировать и проверять бизнес-гипотезы, проектировать и анализировать A/B тесты.</li><li>Превращать результаты исследований в конкретные рекомендации и следующие действия.</li></ul><p><em><strong>Продуктовая аналитика</strong></em></p><ul><li>Исследовать conversion funnel, retention, engagement и customer lifecycle.</li><li>Выявлять узкие места, причины изменений в ключевых метриках и точки потери пользователей.</li><li>Помогать командам видеть полную картину и принимать решения на основе данных.</li></ul><p><em><strong>AI-автоматизация и self-service</strong></em></p><ul><li>Находить ручные и повторяющиеся аналитические процессы, которые можно автоматизировать.</li><li>Создавать AI-assisted workflows, reusable datasets и self-service инструменты для команд.</li><li>Контролировать точность, логику и надежность результатов, созданных с помощью AI.</li></ul><p><strong>Что важно для успеха на этой роли</strong></p><p><em><strong>Обязательно</strong></em></p><ul><li>3+ года коммерческого опыта в Product Analytics, Data Analytics, Decision Science или Data Science.</li><li>Сильный SQL и практический опыт работы с Python.</li><li>Опыт ведения задачи от нечеткого бизнес-вопроса до рекомендации или внедренного решения.</li><li>Сильный практический опыт как минимум в двух направлениях: predictive modeling, product analytics, experimentation или AI automation.</li><li>Опыт построения прогнозных или статистических моделей для реальных бизнес-задач.</li><li>Понимание статистики, экспериментов и принципов A/B testing.</li><li>Опыт работы с Pandas, NumPy, Scikit-learn или аналогичными библиотеками.</li><li>Умение объяснять сложные результаты понятным языком.</li><li>Практическое и ответственное использование AI-инструментов.</li></ul><p><em><strong>Будет преимуществом</strong></em></p><ul><li>Опыт работы с churn, retention, conversion или propensity models.</li><li>Понимание probability calibration, feature drift и concept drift.</li><li>Работа с dbt, feature tables или modern data stack.</li><li>Опыт создания data applications в Streamlit, Dash или подобных инструментах.</li><li>Опыт автоматизации аналитических workflows.</li><li>Опыт в EdTech, SaaS, subscription-бизнесе или digital products.</li></ul><p><strong>Как мы работаем</strong></p><p>В All Right мы принимаем решения на основе данных, фактов и глубокого понимания проблемы. Берем ответственность за результат, быстро проверяем гипотезы и постоянно ищем возможности улучшать процессы.</p><p>Тебе будет комфортно в этой роли, если ты:</p><ul><li>мыслишь через бизнес-проблему, а не только через техническое задание;</li><li>самостоятельно находишь вопросы, которые стоит исследовать;</li><li>открыто говоришь об ограничениях и неопределенности;</li><li>не подгоняешь выводы под желаемый ответ;</li><li>критически проверяешь собственные результаты и работу, созданную с помощью AI;</li><li>отвечаешь за практическое влияние, а не только за готовый код, модель или отчет.</li></ul><p><strong>Что получишь в All Right</strong></p><p><strong>Гибкость и отдых:</strong> 100% remote, гибкий график, оплачиваемый отпуск, больничные и выходные на государственные праздники.</p><p><strong>Здоровье и поддержку:</strong> медицинское страхование, финансовую помощь в критических ситуациях и 50% компенсации психотерапии в Pleso.</p><p><strong>Профессиональное развитие:</strong> внутренние курсы, профессиональные мероприятия, корпоративную библиотеку и бюджеты на обучение.</p><p><strong>Поддержку семьи:</strong> бесплатное обучение детей в All Right, speaking clubs и 50% компенсации занятий в EnglishDom.</p><p><strong>Поддержку во время войны:</strong> помощь защитникам Украины, релокацию из прифронтовых регионов и поддержку во время блекаутов.</p><p><strong>Процесс отбора</strong></p><p>Знакомство с рекрутером → профессиональная встреча → практическое задание → финальная встреча → Job Offer</p><p>Мы заранее расскажем о каждом этапе и будем на связи в течение всего процесса.</p><p><strong>Если тебе интересно не только объяснять, что уже произошло, но и помогать бизнесу предсказывать следующие шаги и находить новые возможности — отправляй резюме. Будем рады познакомиться!</strong></p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/allright/vacancies/365949/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>