Ведущий Data Scientist

Что предстоит делать

<p>Мы — <strong>toogeza</strong>, украинская рекрутинговая компания, которая специализируется на найме талантов и формировании команд для технологических стартапов по всему миру. Люди имеют значение в большой игре, и мы можем помочь найти нужных.<br><br>В настоящее время мы ищем <strong>Lead Data Scientist</strong> для <strong>SpinLab.<br><br><b>Локация</b>: </strong>Удаленно<strong><br><b>Тип занятости</b>:</strong> Полная занятость<strong><br></strong></p><h3><strong>О нашем клиенте:<br></strong></h3><p><b>Spinlab</b> помогает лидерам слотового гейминга раскрыть потенциал своих данных, улучшая бизнес-результаты и укрепляя их конкурентные преимущества на рынке. Компания собирает и обрабатывает данные, используя передовые методы и технологии, чтобы предоставлять клиентам четкие, практически применимые рекомендации, основанные на реальных метриках. Цель <strong>SpinLab</strong> — не просто собирать данные, а помогать бизнесу использовать их для максимальной эффективности и усиления своих результатов.</p><p><strong>Обзор роли:</strong></p><p>В роли Lead Data Scientist вы будете сочетать практический опыт, техническое лидерство и продуктовое мышление для управления разработкой масштабируемых ML-решений.</p><p>Вы будете играть ключевую роль в:</p><ul><li>Обеспечении того, чтобы создаваемые решения приносили бизнес-ценность</li><li>Определении того, как мы строим (процессы, стандарты, масштабируемость, производительность)</li></ul><p>Эта роль требует тесного сотрудничества с продуктовыми и бизнес-стейкхолдерами для трансформации сложных проблем в практичные, высокоэффективные решения.</p><p><strong>Обязанности:</strong></p><ul><li>Тесно работать с продуктовыми и бизнес-командами, чтобы:<br><ul><li>Преобразовывать бизнес-проблемы в решения в области Data Science или исследования в области Data Analytics</li><li>Определять четкие метрики успеха и KPI</li><li>Превращать инсайты в практические рекомендации, влияющие на доход и поведение игроков</li><li>Обеспечивать соответствие всех моделей и анализов реальным бизнес-результатам, а не только техническим показателям</li><li>Проектировать, разрабатывать и внедрять ML-модели (например, прогнозирование оттока, прогнозирование LTV, рост дохода, сегментация игроков) от этапа экспериментов до продакшена.</li></ul></li><li>Определять и внедрять стандартизированные, масштабируемые процессы DS/DA в команде:</li><li>Жизненный цикл разработки модели (дизайн → валидация → продакшен)</li><li>Качество кода, документация и воспроизводимость</li><li>Фреймворки для экспериментов и оценки</li><li>Постоянно повышать эффективность доставки, сокращая время от идеи до продакшена</li><li>Выявлять возможности для автоматизации ручных аналитических процессов с помощью AI/ML</li></ul><p><strong>Требования:</strong></p><ul><li>Степень бакалавра или магистра в области статистики, математики, компьютерных наук, экономики или смежной количественной области.</li><li>5+ лет опыта работы на позиции Senior Data Scientist / Lead, руководя как аналитической работой, так и работой в области Data Science.</li><li>Сильные навыки SQL и Python; опыт работы с большими наборами данных, ноутбуками, воспроизводимым анализом и Git-воркфлоу.</li><li>Твердые знания ML, статистики, дизайна экспериментов, A/B-тестирования, holdout-оценки и анализа бизнес-KPI.</li><li>Коммерческий опыт работы с предиктивным моделированием, классификацией, сегментацией, прогнозированием, оценкой моделей и измерением бизнес-эффекта.</li><li>Опыт работы с моделированием оттока (churn), uplift, LTV, удержания (retention), аналитикой кампаний или моделированием поведения пользователей является сильным преимуществом.</li><li>Сильное аналитическое мышление и навыки решения проблем; способность находить историю в данных: выявлять тренды и объяснять их на понятном бизнес-языке.</li><li>Коммерческий опыт работы с большими наборами данных и инструментами распределенных вычислений (BigQuery, Spark, Hive или аналогичные).</li><li>Твердое понимание дизайна экспериментов и статистического тестирования (A/B-тестирование, проверка гипотез, доверительные интервалы).</li><li>Знакомство с методами каузального вывода (например, Propensity Score Matching, Instrumental Variables, Difference-in-Differences, uplift-моделирование) и методами предиктивного моделирования.</li><li>Английский язык B2+</li></ul><p><strong>Будет плюсом:</strong></p><ul><li>Опыт в гейминге, гемблинге, финтехе, e-commerce, подписных сервисах или других продуктах, ориентированных на поведение пользователей.</li><li>Опыт работы с BI-инструментами, такими как Tableau, Looker или Power BI.</li><li>Продуктовое мышление: способность выходить за рамки цифр и предлагать действенные решения, которые приносят результат.</li></ul><p><strong>Преимущества:</strong></p><ul><li>Работа над значимыми data-продуктами и возможность формировать их в соответствии со своим видением.</li><li>25 отпускных дней + 15 больничных дней + 1 выходной в день рождения.</li><li>Бюджет на занятия английским языком.</li><li>Бюджет на медицинскую страховку.</li><li>Ежегодный бюджет на обучение и развитие.</li><li>Культура, поддерживающая удаленную работу, в составе небольшой, преданной своему делу команды.</li></ul><h3><strong>Что дальше?</strong></h3><p>Если эта роль вам подходит — мы будем рады получить от вас весточку! Просто отправьте свое резюме и все, что, по вашему мнению, нам стоит принять во внимание.<br><br>Мы рассмотрим все в течение <strong>пяти рабочих дней</strong>, и если ваш опыт соответствует тому, что мы ищем, мы свяжемся с вами, чтобы назначить звонок и познакомиться поближе.</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/toogeza/vacancies/358502/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>