Дистрибуция играет ключевую роль в привлечении пользователей. Наша команда работает над улучшением эффективности дистрибуции поисковых приложений Яндекса. Мы определяем оптимальные затраты на привлечение пользователей, чтобы это было выгодно. Мы рассчитываем дополнительную ценность каждого привлечённого пользователя, а также прогнозируем её и контролируем качество данных.

Обязанности:

Исследования разных подходов к подсчёту LTV и инкрементальной ценности пользователя
Вам предстоит проверять различные гипотезы, делать выводы и генерировать новые идеи. Нужно понимать требования заказчиков, особенности области и предлагать возможные решения поставленной проблемы (сколько денег можно платить за привлечение пользователя). Также предстоит исследовать текущие процессы, чтобы находить аномалии и точки роста. Аналитика данных и поддержка основных источников данных
Вы будете разрабатывать приборы для мониторинга качества данных, точности предсказаний и других инструментов валидации ключевых маркетинговых инструментов. Необходимо следить за актуальностью расчётов, учитывая используемые данные. Предсказание LTV
Вам предстоит создать и отладить процесс, который начинается с обучения и заканчивается предсказанием. Нужно будет собирать данные, подготавливать их и разрабатывать архитектуру модели. Оптимизация расчётов
Предстоит оптимизировать расчёты, чтобы ускорить пайплайн и уменьшить время поставки данных.

Ключевые навыки:

  • Уверенно пишете на SQL и Python
  • Способны и заинтересованы решать сложные исследовательские задачи
  • Самостоятельны и готовы браться за новые задачи, для которых ещё нет решения
  • Обладаете структурным мышлением и умеете формулировать выводы на основе данных, находить точки роста
  • Умеете обучать базовые модели ML