Обязанности:
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 2025 году компания перешагнула отметку в 10 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. О команде 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. Чем предстоит заниматься 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. Будет плюсом Опыт в геймдеве Опыт с MMP (Мы используем AppsFlyer) Опыт построения рекомендательных систем (ranking, embeddings, контекстные модели). Опыт LTV-моделей или MMM в продакшене. Опыт с Airflow и MLflow. 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? Заботимся о здоровьеПоддерживаем здоровое питание в офисах, частично компенсируем занятия с психологом, подключаем сотрудников к программе ДМС со стоматологией или к виртуальной клинике, в зависимости от локации Поддерживаем профессиональное развитиеОплачиваем 50% изучения английского и второго иностранного языка, а также профильных курсов. Организуем хакатоны, делимся знаниями на внутренних митапах и участвуем в конференциях. Радуем по особым поводамРадуем 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. И наше любимоеОбожаем наши мероприятия: кибертурниры, тимбилдинги, квизы, игры, конкурсы, настолки, киновечера и куча мерча на все случаи жизни!Похожие вакансии