Data Scientist (Маркетинг)
Summary
Builds uplift and RFM models in Python to optimize marketing campaigns and A/B tests for an e-commerce company.
Ключевые проекты:
- Uplift-модели по сегментам: построение моделей для разных групп;
- AI-кампейнинг: разработка uplift-моделей для различных номиналов промоакций с последующей оптимизацией ;
- Прогноз RFM;
- Участие в проведении A/B тестов, расчет финансовых эффектов от внедрения моделей, генерация признаков для моделей.
Требования:
- Базовое понимание статистики и теории вероятностей;
- Опыт работы с Python (Pandas, NumPy);
- Знание основ машинного обучения (линейная регрессия, деревья решений, случайный лес);
- Понимание концепции uplift-моделирования;
- Опыт работы с табличными данными;
- Понимание принципов распределенных вычислений (PySpark);
- Опыт коммерческой разработки .
Технологии и инструменты:
- Работа с данными: pyspark, SQL, S3;
- Классический ML и uplift: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, scikit-uplift;
- Разработка и версионирование: Jupyter Notebook, VS Code/PyCharm, git;
Стек: