Data Scientist (ML/эконометрика)

Описание роли

На позиции Data Scientist (ML/эконометрика) в отделе медиабаинга VK вы станете ключевым специалистом, отвечающим за разработку и поддержку моделей оценки эффекта медиаинвестиций на продуктовые, бизнес- и маркетинговые метрики. Взаимодействуя с маркетологами и аналитиками, вы будете собирать и предобрабатывать данные, формулировать гипотезы, разрабатывать сценарии оптимизации бюджетов и строить прогнозы на основе статистических и ML-моделей.

Ваши ключевые задачи:

• Сбор и контроль качества данных из внутренних и внешних источников для построения моделей;
• Предобработка данных и анализ временных рядов для оценки динамики целевых метрик;
• Разработка эконометрических и ML-моделей (Statsmodels, Sklearn, Prophet) для прогнозирования эффекта медиаинвестиций;
• Оценка и тестирование качества моделей, выбор оптимальных подходов и метрик;
• Подготовка отчетов и презентаций с визуализацией результатов (Matplotlib, Pandas);
• Разработка внутреннего сервиса прогнозирования эффекта медиаинвестиций для бизнес-пользователей;
• Постоянная поддержка и обновление существующих моделей по мере поступления новых данных.

Что делает эту вакансию особенной

Вы получите возможность работать с большими объемами данных и современными инструментами Python, влиять на распределение рекламного бюджета и принимать решения на стыке аналитики и маркетинга. У вас будет прямая связь с бизнес-заказчиками и командами продуктовых менеджеров, что позволяет видеть результат вашей работы в виде улучшенных метрик и оптимизированного ROI. Работая в офисе VK в Москве, вы сможете быстро обмениваться знаниями с коллегами и участвовать в перекрестных проектах внутри компании.

О компании VK

VK — ведущая технологическая платформа с широким портфелем продуктов для общения, развлечений и бизнеса. Компания объединяет сотни сервисов, ежедневно привлекая миллионы пользователей в России и за рубежом. В VK ценят инновации, эксперименты и обмен опытом, а корпоративная культура поддерживает рост и развитие специалистов любых профилей. Сотрудники отмечают дружелюбное сообщество и прозрачность процессов, а также возможность посещать профильные конференции и участвовать в обучающих программах.