Milionyx — компанія повного циклу у сфері iGaming. Об'єднуємо розробку внутрішніх технологій, performance-маркетинг, аналітику та операційну експертизу.
Шукаємо Senior Data Scientist, який буде будувати дата-продукти, що покращують досвід гравців та впливають на комерційні показники наших iGaming-платформ. Ви будете не просто будувати ML-моделі, а закладати основи дата-культури в компанії, від того, як ми збираємо та інтерпретуємо дані, до того, як приймаємо рішення на їх основі. Це роль для людини, яка хоче не приєднатись до готової системи, а побудувати її, і готова взяти на себе відповідальність за напрямок, а не тільки за виконання задач.
Ви працюватимете над такими моделями та системами:
Прогнозування відтоку (churn), утримання та LTV;
VIP-сегментація та скоринг гравців;
Персоналізація та рекомендаційні системи для промо й бонусів;
Risk-скоринг та моделі відповідальної гри (responsible gambling);
Атрибуція маркетингу та оцінка ефективності кампаній;
Фреймворки для експериментів та A/B-тестування.
Чим ви будете займатись
Проєктувати, тренувати та виводити в продакшн ML-моделі для retention, персоналізації та risk-задач;
Вести моделі end-to-end: дослідження даних, feature engineering, моделювання, деплой і моніторинг;
Проєктувати та аналізувати A/B-тести для вимірювання реального бізнес-впливу моделей і продуктових змін;
Співпрацювати з продуктом, маркетингом і саппортом, перетворюючи бізнес-задачі на ML-рішення;
Моніторити якість моделей, дрейф даних і ключові бізнес-метрики після деплою;
Чітко доносити інсайти та рекомендації нетехнічним стейкхолдерам.
Що ми шукаємо
4+ роки досвіду як Data Scientist або на подібній ролі з прикладного ML, бажано в iGaming, беттингу, fintech або іншому high-scale consumer-продукті;
Впевнений практичний досвід з Python та SQL;
Підтверджений досвід побудови та деплою ML-моделей у продакшн (batch або near real-time);
Досвід роботи з churn, LTV, поведінковими або risk-моделями;
Впевнене розуміння статистики, експериментів та A/B-тестування;
Вміння чітко пояснювати технічні результати нетехнічній аудиторії;
Англійська на рівні, достатньому для читання документації та комунікації в команді.
Буде плюсом
Досвід з рекомендаційними системами або моделями fraud/responsible gambling;
Знайомство з хмарними середовищами та базовими MLOps-практиками;
Досвід роботи з real-time або near real-time ML-системами.
Ми пропонуємо
Гнучкий формат роботи — remote, гібрид або офіс у Києві, обираєте той, який вам зручніший
Комфортний рівень компенсації
Графік пн–пт, 10:00–18:00
18 днів оплачуваної відпустки, 10 днів лікарняних
Робота на власному ноутбуці або надання техніки компанії — на ваш вибір
Можливість побудувати data-функцію в компанії з нуля — не приєднатись до готових процесів, а самому визначати, як вони виглядатимуть
Пряму комунікацію з керівництвом і вплив на продуктові та бізнес-рішення без зайвої бюрократії
