Azur Games – международный издатель и разработчик мобильных игр.

В нашем портфолио более 150 успешных f2p проектов в разных жанрах: от увлекательного гиперкэжа до ярких мидкор тайтлов с синхронным PvP. И мы постоянно наращиваем темпы: расширяем портфолио инхаус проектов и продолжаем инвестировать в новые студии.

Azur Games входит в топ-1 мировых мобильных издателей по количеству загрузок, а в 2026 году компания перешагнула отметку в 11 млрд установок. Мы делаем все, чтобы игры талантливых разработчиков занимали первые места в чартах.

Сейчас мы в поиске Data Scientist, который станет частью нашей команды.

В Data-команде сейчас 3 Data Scientist’а, плюс data-инженеры и аналитики. Работаем в связке с маркетингом, продуктом и BI. Модели не остаются в ноутбуках: доводим их до прода и смотрим, как они влияют на метрики.

Прогнозировать LTV пользователей. IAP LTV, Sub LTV и Ad LTV. Ранние прогнозы на коротких окнах, переоценка кампаний и каналов, поддержка решений по UA-бюджету.

Развивать Marketing Mix Modeling (MMM). Строить и улучшать MMM-подход, чтобы понимать вклад каналов и факторов в маркетинговый результат и принимать на этом решения.

Разрабатывать и поддерживать рекомендательные системы. Подбор офферов, контента и событий внутри игр. От прототипа до прода с регулярным ретрейном и мониторингом.

Доводить модели до продакшена. Выстраивать пайплайны в Airflow, регистрировать модели в MLflow, настраивать мониторинг качества.

Участвовать в ревью и развитии практик команды.

Мы ждём, что вы

Имеете 2+ года опыта в Data Science / ML на продуктовых задачах и делали их end-to-end: от постановки до прода.

Уверенно работаете с Python и обычным ML-стеком: pandas, numpy, scikit-learn, бустинги (XGBoost, LightGBM или CatBoost), PyTorch или TensorFlow.

Хорошо пишете SQL, спокойно работаете с большими данными. Опыт с ClickHouse будет плюсом.

Понимаете статистику и теорвер на уровне, достаточном для прогнозных моделей и корректного дизайна экспериментов.

Думаете в первую очередь о бизнес-эффекте, а не о F1. Умеете объяснить результат не-DS-аудитории.

Опыт построения рекомендательных систем (ranking, embeddings, контекстные модели).

Понимание, где имеет смысл применять LLM/GenAI в продукте и маркетинге.

Наш стек

Хранилище: ClickHouse, большие объёмы событийных данных.

Оркестрация и MLOps: Airflow, MLflow.

Источники: MMP (AppsFlyer), внутриигровая телеметрия, рекламные кабинеты, монетизация и IAP

Почему с нами хорошо?

Поддерживаем здоровое питание в офисах, частично компенсируем занятия с психологом, подключаем сотрудников к программе ДМС со стоматологией или к виртуальной клинике, в зависимости от локации

Оплачиваем 50% изучения английского и второго иностранного языка, а также профильных курсов. Делимся знаниями на внутренних митапах и участвуем в конференциях.

Радуем приятными бонусами на важные жизненные события (день рождения, свадьба, рождение ребенка). На годовщины работы в компании дарим особенно ценные презенты. А еще у нас действует реферальная программа – мы ценим вклад в состав команды.

Обожаем наши мероприятия: кибертурниры, тимбилдинги, квизы, игры, настолки, киновечера и куча мерча на все случаи жизни!