Data Scientist

Привіт! 👋
Раді бачити тебе на сторінці All Right. Можливо, саме з цієї вакансії розпочнеться наша спільна історія.

Про компанію
All Right - міжнародна EdTech-компанія, яка змінює підхід до навчання дітей. Ми будуємо екосистему IT-продуктів: платформу для живих уроків англійської, німецької та математики, міжнародні speaking clubs та AI-додаток, який робить навчання цікавим щодня.

10 років на ринку
7 ринків, на яких ми працюємо
100 000+ студентів вже вивчили з нами англійську
Команда, яка активно впроваджує AI у продукт, маркетинг та внутрішні процеси
Серед наших інвесторів - Genesis / F1V. Серед наших досягнень:

Deloitte Technology Fast 500
HolonIQ Top 200 EdTech Europe
Forbes Ukraine Top 30
EdTechX Finalist
Digital Education Awards, Product of the Year
QS Reimagine Education Awards Finalist 2025

Твоя місія
Ми шукаємо Senior Data Scientist, який/яка допоможе All Right краще розуміти та передбачати поведінку користувачів, знаходити нові точки росту й перетворювати дані на рішення з реальним впливом на продукт і бізнес.
Це роль на стику Data Analytics та Data Science. Тут важливо не лише провести дослідження або побудувати модель, а й зрозуміти бізнес-проблему, сформувати гіпотезу та допомогти команді впровадити результат у роботу.
Роль охоплює чотири напрями:
predictive modeling;
проактивну аналітику та експерименти;
продуктову аналітику;
AI-автоматизацію аналітичних процесів.
Ми не очікуємо однаково глибокого досвіду в кожному напрямі. Важливо бути сильним щонайменше у двох і бути готовим розвивати інші.

Чому ця роль варта уваги
Реальний вплив: результати твоєї роботи використовуватимуть продуктові, маркетингові, комерційні та операційні команди.
Можливість будувати: ти зможеш розвивати прогнозну аналітику, експерименти та self-service рішення практично з нуля.
Близькість до бізнесу: моделі й дослідження впливатимуть на реальні продуктові та бізнес-рішення.
Автономія: ми очікуємо власних гіпотез, ініціативи та відповідальності за практичне застосування результатів.
Простір для розвитку: зона відповідальності може розширюватися в напрямку лідерства аналітичної функції.

Твоя зона впливу
Прогнозне моделювання
Будувати моделі для прогнозування conversion, churn і retention, а також propensity scoring.
Формувати target, features і validation strategy та обирати метрики відповідно до бізнес-задачі.
Оцінювати якість, калібрування, стабільність і drift моделей та допомагати командам використовувати їх у реальних процесах.
Проактивна аналітика та експерименти
Самостійно знаходити аномалії, закономірності й потенційні точки росту.
Формувати та перевіряти бізнес-гіпотези, проєктувати й аналізувати A/B тести.
Перетворювати результати досліджень на конкретні рекомендації та наступні дії.
Продуктова аналітика
Досліджувати conversion funnel, retention, engagement і customer lifecycle.
Виявляти вузькі місця, причини змін у ключових метриках і точки втрати користувачів.
Допомагати командам бачити повну картину та приймати рішення на основі даних.
AI-автоматизація та self-service
Знаходити ручні й повторювані аналітичні процеси, які можна автоматизувати.
Створювати AI-assisted workflows, reusable datasets і self-service інструменти для команд.
Контролювати точність, логіку та надійність результатів, створених за допомогою AI.

Що важливо для успіху на цій ролі
Обов’язково
3+ роки комерційного досвіду у Product Analytics, Data Analytics, Decision Science або Data Science.
Сильний SQL і практичний досвід роботи з Python.
Досвід ведення задачі від нечіткого бізнес-питання до рекомендації або впровадженого рішення.
Сильний практичний досвід щонайменше у двох напрямах: predictive modeling, product analytics, experimentation або AI automation.
Досвід побудови прогнозних або статистичних моделей для реальних бізнес-задач.
Розуміння статистики, експериментів і принципів A/B testing.
Досвід роботи з Pandas, NumPy, Scikit-learn або аналогічними бібліотеками.
Уміння пояснювати складні результати зрозумілою мовою.
Практичне й відповідальне використання AI-інструментів.

Буде перевагою
Досвід роботи з churn, retention, conversion або propensity models.
Розуміння probability calibration, feature drift і concept drift.
Робота з dbt, feature tables або modern data stack.
Досвід створення data applications у Streamlit, Dash або подібних інструментах.
Досвід автоматизації аналітичних workflows.
Досвід у EdTech, SaaS, subscription-бізнесі або digital products.

Як ми працюємо
У All Right ми приймаємо рішення на основі даних, фактів і глибокого розуміння проблеми. Беремо відповідальність за результат, швидко перевіряємо гіпотези та постійно шукаємо можливості покращувати процеси.
Тобі буде комфортно в цій ролі, якщо ти:
мислиш через бізнес-проблему, а не лише через технічне завдання;
самостійно знаходиш питання, які варто дослідити;
відкрито говориш про обмеження та невизначеність;
не підлаштовуєш висновки під бажану відповідь;
критично перевіряєш власні результати та роботу, створену за допомогою AI;
відповідаєш за практичний вплив, а не лише за готовий код, модель або звіт.

Що отримаєш в All Right
Гнучкість і відпочинок: 100% remote, гнучкий графік, оплачувана відпустка, лікарняні та вихідні на державні свята.
Здоров’я та підтримку: медичне страхування, фінансову допомогу у критичних ситуаціях і 50% компенсації психотерапії в Pleso.
Професійний розвиток: внутрішні курси, професійні події, корпоративну бібліотеку та бюджети на навчання.
Підтримку сім’ї: безкоштовне навчання дітей в All Right, speaking clubs і 50% компенсації занять в EnglishDom.
Підтримку під час війни: допомогу захисникам України, релокацію з прифронтових регіонів і підтримку під час блекаутів.

Процес відбору
Знайомство з рекрутером → професійна зустріч → практичне завдання → фінальна зустріч → Job Offer
Ми завчасно розповімо про кожен етап і будемо на зв’язку протягом усього процесу.

Якщо тобі цікаво не лише пояснювати, що вже сталося, а й допомагати бізнесу передбачати наступні кроки та знаходити нові можливості — надсилай резюме. Будемо раді познайомитися!