Чем предстоит заниматься
Разрабатывать, обучать и валидировать ML-модели для маркетинговых задач: классические предиктивные модели, uplift-модели и рекомендательные решения
Готовить данные для моделирования: собирать данные из разных источников, формировать витрины и признаки, контролировать качество данных
Оценивать модели по ML- и бизнес-метрикам, интерпретировать результаты и определять влияние моделей на эффективность кампаний
Выводить модели в production совместно с MLOps-инженерами: участвовать в code review и настройке регулярных скорингов
Поддерживать и развивать действующие ML-модели и пайплайны: отслеживать drift и деградацию качества, переобучать и улучшать решения
Проектировать и анализировать A/B-тесты, проверять гипотезы и презентовать результаты и рекомендации бизнес-заказчикам
Работать со стеком Python, SQL, PySpark, MLflow, Airflow, Docker, Git, Linux