Тимлид MLE в команду лояльности Плюса
Вакансия № 37680804 в населенном пункте (городе) Москва, Россия от компании "Плюс Фантех" на сайте Электронный Центр Занятости Населения (ЦЗН) Москвы.
✷ Смотрите другие предложения работы от компании Плюс Фантех.
Уважаемый соискатель вакансий, Вы можете перейти на сайт прямого работодателя "Плюс Фантех" для ознакомления с информацией о компании (фирме, организации, ИП). Смотрите Веб-сайт "Плюс Фантех" - https://yandex.ru/jobs/
| Логотип (торговая марка, бренд, эмблема, внешний вид здания или внутренний интерьер офиса): |  |
Организация работает в следующих сферах деятельности: Информационные технологии, системная интеграция, интернет; .
Репутация компании "Плюс Фантех" в отзывах работников:
Читайте свежие отзывы сотрудников об этой организации на этом сайте.
Оставить мнение об этом работодателе без регистрации бесплатно на этом сайте.
Обязательное требование к опыту работы искомого сотрудника: более 6 лет.
График работы: график: 5/2 (рабочих часов: 8).
Тип занятости: полная занятость.
Вакансия № 37680804 добавлена в базу данных: Вторник, 9 сентября 2025 года.
Дата обновления этого объявления: Суббота, 27 сентября 2025 года.
| Рейтинг вакансии: 2,47 из 100 баллов |
Работодатель предложит заработную плату по результатам собеседования с соискателем работы.
Яндекс Плюс — это единая подписка на сервисы Яндекса, которая даёт доступ к музыке, фильмам, подкастам, книгам, играм, спортивному и другому контенту. Это большой экосистемный проект, где более 35 миллионов подписчиков каждый день получает разнообразные ценности в сервисах экосистемы: слушают «Мою волну» в Музыке, смотрят кино на Кинопоиске, получают кешбэк на Маркете, в Такси, Еде и других сервисах Яндекса.
Одно из фокусных направлений — развитие сценариев лояльности. Количество предложений для пользователей растёт каждый день и необходимо построить систему оптимального управления этими предложениями, скидками и баллами Плюса.
Позиция подходит молодым руководителям и «играющим тренерам», которые готовы самостоятельно вести разработку и исследования. При этом позиция подразумевает потенциал для быстрого роста команды.
Самые ближайшие ваши проекты предусматривают разработку ML-моделей для:
- Назначения кешбэка и оферов для пользователей
- Оптимизации регулярных маркетинговых механик
- Рекомендации партнёров для пользователя
- Оптимизация механик лояльности
Механик лояльности довольно много. Каждую нужно оптимизировать, каждая должна приносить максимальный эффект, при этом не превышать расходы. Все механики должны быть сонаправлены и не могут противоречить целям бизнеса. - Выдвижение гипотез и проведение экспериментов
Вам предстоит предлагать гипотезы и тестировать их, чтобы с помощью ML-моделей повышать эффективность механик лояльности для наших подписчиков в экосистеме Яндекса.
-
Написание продакшен-кода на Java
Мы работаем с классическими методами машинного обучения, оборачиваем наши модели в сервисы на Java и выводим их в продакшен. Вам предстоит писать надёжный и эффективный код на Java.
- Разбираетесь в принципах классического ML
- Знаете традиционные алгоритмы и структуры данных
- Хорошо знакомы с Python и SQL
- Понимаете, как превращать запросы бизнеса в ML-задачи и проекты
- Можете понятно продемонстрировать бизнесу результаты исследований, умеете аргументированно отстаивать свою точку зрения
- Умеете организовывать работу команды, приоритизировать заказы и выстраивать долгосрочные командные цели
- Готовы отвечать за продакшен-модели в runtime
- Выводили ML-модели в продакшен
- Разрабатывали на Java или C++
- Умеете решать задачи из области Causal Inference
Разместить Ваше резюме сейчас ...
Связаться с автором объявления № 37680804 с предложением работы, размещённого на этой странице:
☎ Показать контактный телефон для связи ...
✉ Показать электронный адрес для связи ...
Написать в компанию ...