Мы развиваем направление клиентской ML-аналитики в сети фитнес-клубов DDX Fitness. Вы будете строить модели на данных о клиентах и подписках, которые напрямую влияют на удержание, монетизацию и эффективность маркетинга.
Чем предстоит заниматься
- Строить и развивать модели клиентской аналитики: отток (churn/retention), propensity, uplift, CLTV, скоринг, Next Best Action.
- Готовить витрины признаков и ставить регулярный scoring на поток.
- Доводить модели до регулярного использования бизнесом: пайплайны, выкатка в прод, базовый мониторинг качества.
- Проектировать и оценивать A/B-тесты и CRM-кампании, считать реальный бизнес-эффект.
- Самостоятельно формулировать гипотезы и предлагать новые ML-кейсы на стыке аналитики, продукта и маркетинга.
Обязательные требования
- Уверенное знание Python для анализа данных и ML.
- Уверенное знание SQL.
- Практический опыт построения ML-моделей на табличных данных: supervised learning — classification, regression, ranking.
- Опыт хотя бы в одной из задач клиентской аналитики, доведённой до результата на реальных данных: отток, propensity, скоринг, uplift или близкие.
- Опыт работы с большими клиентскими данными: транзакции, события, подписки, поведение пользователей.
- Опыт подготовки витрин данных, признаков и регулярного scoring.
- Опыт построения и поддержки регулярных ML-пайплайнов и базового мониторинга моделей в проде.
- Осознанный выбор метрик под бизнес-задачу и понимание, почему в конкретном случае выбрана именно эта метрика (ROC-AUC, PR-AUC, precision/recall, lift, recall@topN, калибровка, и др.).
- Понимание A/B-тестов и контрольных групп, оценка бизнес-эффекта, базовое понимание причинности.
- Умение интерпретировать модели и объяснять результаты бизнесу простым языком.
- Умение работать на стыке аналитики, ML, продукта, маркетинга и бизнеса.
Будет плюсом
- Опыт с задачами retention, churn prediction, CLTV, uplift modeling, Next Best Action.
- Survival analysis / time-to-event для моделирования оттока в подписке.
- Cohort-анализ и retention-кривые как привычная оптика подписочного бизнеса.
- Продвинутый MLOps: версионирование моделей, model registry, мониторинг drift, автоматическое переобучение.
- Опыт с ClickHouse, PostgreSQL, Airflow, Superset.
- Опыт анализа текстов: отзывы, причины оттока, обращения в поддержку, комментарии клиентов.
- Опыт работы с CRM-кампаниями и оценкой их эффективности.
Что для нас важно в кандидате
- Не только умение обучать модели, но и способность доводить их до регулярного использования бизнесом.
- Ориентация на бизнес-эффект, а не только на ML-метрики.
- Умение работать с неполными, неоднородными и меняющимися данными.
- Способность самостоятельно формулировать гипотезы и предлагать новые ML-кейсы.
- Умение объяснять сложные вещи простым языком для бизнеса.
- Инженерная гигиена: git, воспроизводимость, читаемый код.
- Готовность глубоко разбираться в клиентском поведении, подписочной модели и операционных процессах фитнес-сети.
Мы предлагаем:
- Разнообразие проектов и современный технологический стек;
- Возможность выбрать комфортный формат работы с плавающим началом рабочего дня: удаленка/гибрид/офис;
- Зарплату, которая полностью отвечает твоим знаниям и навыкам;
- Работу в аккредитованной IT-компании и все плюшки этого статуса;
- Полное соблюдение ТК и прозрачность всех процессов;
- Открытую коммуникацию, душевную команду и помощь от коллег в адаптации и дальнейшей работе;
- ДМС со стоматологией по истечению испытательного срока;
- Возможность ходить в клубы DDX fitness совершенно бесплатно :)
