🍉 Присоединяйтесь к яркому летнему Вайб-чеку

Для компаний, которые хотят найти не просто подходящих специалистов, а «своих по вайбу»

Подробности, условия и цены тут →

Team Lead Data Science

Требования

Ученый по данным
Lead
SQL
Python
Apache Spark
Apache Airflow

Условия

Можно удалённо
Москва

Компания

Мы создаем будущее, доступное каждому, используя современный стек технологий

Описание вакансии

Чем предстоит заниматься

  • Выстраивать эффективную работу команды, состоящей из DS и DE, участвовать в формировании бэклога, обеспечивать контроль сроков и качества выполнения задач
  • Анализ данных, проверка гипотез и разработка моделей машинного обучения по предсказанию клиентских предпочтений, поведения абонентов, прогноза спроса и трафика, удовлетворенности клиентов и других событий
  • Написание production-ready кода для быстрого деплоя пайплайна через MLOps на регулярную эксплуатацию
  • Обеспечивать взаимодействие с продуктовой командой и другими кросс-функциональными командами
  • Искать точки роста для существующих продуктов, прорабатывать гипотезы для развития новых продуктов
  • Проводить код-ревью для команды, обучать и экспертно поддерживать начинающих специалистов

Что для этого нужно

  • Коммерческий опыт работы в сфере ML, Big Data от 3-х лет. Опыт управления командой от 1-го года
  • Отличное владение Python, PySpark, SQL. Умение работать с Airflow будет плюсом
  • Глубокие знания и опыт работы с классическими алгоритмами машинного обучения и анализа данныx
  • Умение планировать, управлять командой, презентовать результаты бизнесу, не бояться брать на себя ответственность и проактивно выдвигать инициативы
  • Понимание бизнес-KPI и того, как на них можно повлиять с помощью Big Data
  • Экспертиза в дизайне и проведении A/B тестов, разработке отчетности

Основные направления:

  • Сохранение абонентской базы, в том числе задача сокращение просрочки оплаты тарифа, оттока и анализа причин
  • Развитие абонентов: рекомендации телеком продуктов (тарифы, пакеты интернета и т.д.) и различных цифровых сервисов
  • Продвижение кредитно-платежных продуктов (финтех продукты, рисковые скоринги и т.д.)