Product Lead (Analytics & ML)

Что нужно делать

— Определить, что мы считаем качеством модели — метрика, горизонт, baseline, калибровка — и довести предикт до этого уровня

— Забрать A/B-тесты пейволлов и свести их с предиктом: тест меряет краткосрочный эффект, а раскатывать надо по долгосрочной выручке

— Разогнать аналитику: найти, где затык — в данных, запросах или интерфейсе

— Решить судьбу накопленных ML-наработок: что доводим до продукта, что закрываем

— Вести команду из двух ML-инженеров

Какие требования

— Знание классического ML и матстата на уровне предметного спора о метрике и горизонте, а не пересказа чужих выводов

— Владение SQL и Python: умение самостоятельно доставать и перепроверять числа

— Умение взять широкое направление и довести до результата без постановки задач

Будет плюсом:

— Продуктовый опыт

— Подписки, мобайл или финтех (LTV, churn, когортная экономика)

— Экспериментальный дизайн (мощность, MDE, множественные сравнения)

— Знание ClickHouse

— Олимпиады, Kaggle, публичные проекты