COMFY — українська омніканальна e-commerce компанія. Ми розвиваємо Central Data Office, щоб Data Science, AI та аналітика допомагали приймати якісні рішення та давали вимірюваний ефект у клієнтському досвіді, комерції та операційних процесах.
CVM Offer Personalization — напрям, який допомагає визначати найбільш доречну пропозицію або перевагу для конкретного клієнта та вимірювати її реальний incremental effect.
Наша мета — переходити від масових знижок до персоналізованих і контрольованих рішень, які враховують цінність для клієнта, бізнес-економіку, доступність товарів та правила взаємодії з клієнтом.
Про роль
Шукаємо Senior Data Scientist, який візьме ownership за model logic, evaluation та experimentation у напрямі CVM Offer Personalization.
Фокус ролі — customer-level offer decisioning у межах погодженої offer policy та вимірювання incremental business effect.
Це роль для спеціаліста, який вміє поєднувати ML, статистику, experimentation та бізнес-контекст — від постановки задачі до оцінки фактичного ефекту після запуску.
Product discovery, recommendations, ranking та search relevance належать окремому напряму Data Science. Price/promotion response на рівні продукту, категорії та каналу — зоні Commercial Optimization & Price Elasticity.
Над чим працювати
Customer response та relevance scoring для вибору персоналізованої пропозиції або переваги.
Оцінювання incremental effect та відокремлення реального впливу від self-selection і сезонних змін.
Робота з eligibility, consent, contact pressure, margin та availability constraints.
Holdout/control groups, контрольовані pilots та експерименти.
Guardrails для контролю cannibalization, надмірного discounting, customer complaints та нерівномірної якості між сегментами.
Спільна з Product Engineering робота над data/feature contracts, production acceptance, monitoring requirements та retraining criteria.
Що буде у вашій зоні відповідальності
Разом із CVM та Commercial stakeholders перетворювати бізнес-задачі на перевірювані ML-гіпотези, baseline, constraints та success metrics.
Досліджувати, будувати та валідувати моделі релевантності й response для персоналізованих пропозицій.
Проєктувати evaluation, який поєднує model quality з incremental Contribution Margin, promo ROI, retention та customer experience.
Планувати й аналізувати holdout/control experiments, враховуючи cannibalization, delayed effect та неоднорідність результатів.
Визначати feature definitions разом із Data Engineering та перевіряти data/feature readiness.
Готувати model cards, assumptions, limitations, guardrails, acceptance criteria та handoff для Product Engineering.
Аналізувати post-launch signals і визначати response scenarios у разі drift, data-quality issues або погіршення business metrics.
Пояснювати результати, uncertainty та trade-offs product, engineering і business stakeholders зрозумілою мовою.
Що для нас важливо
Обов’язково:
Досвід рівня Senior Data Scientist у personalization, customer decisioning, response scoring або суміжних рішеннях із вимірюваним product/business impact.
Сильні знання статистики, model validation, experimentation та методів оцінювання incremental effect.
Практичний досвід із Python та SQL.
Досвід роботи з pandas, NumPy, scikit-learn або аналогічним ML stack.
Досвід роботи з великими поведінковими та транзакційними datasets.
Розуміння data quality, leakage та selection risks.
Уміння пов’язувати model metrics з unit economics, business guardrails та customer outcomes, а не лише з response rate.
Розуміння production ML lifecycle та досвід партнерства з Data/ML Engineering.
Буде плюсом:
Досвід у e-commerce, retail, loyalty або high-volume consumer products.
Практичний досвід із BigQuery, MLflow, Feature Store або аналогічними інструментами.
Досвід із promotion effectiveness, Next Best Action або customer lifecycle.
Досвід mentoring, peer review або формування Data Science standards.
Технологічний стек
Python, SQL, BigQuery, Jupyter, pandas, NumPy,
