Стажер Специалист по исследованию данных (Data Science) (Python) [Прайсинг]

Обязанности

Строить модели персонализации параметров предложения (look-alike, multiclass, response, uplift) для абонентов B2C на всех этапах их жизненного цикла: привлечение, адаптация, развитие, работа с оттоком; Оценивать эластичность спроса и подбирать оптимальную цену для достижения различных бизнес-целей компании; Улучшать качество продакшн-моделей: добавлять новые источники фичей, валидировать зависимость спроса моделей от цены, находить узкие места, где качество модели сильно деградирует; Поддерживать текущие решения на продукте, сопровождать постановки на регламент процессов в Airflow и проводить A/B-тесты моделей; Участвовать в разработке и тестировании собственных библиотек для автоматизации основных процессов подразделения.

О проекте

Big Data — один из ключевых юнитов МТС. Сегодня Big Data — это 20 петабайт данных, 5 000 метрик на профиль и 400 увлеченных профессионалов в команде. Наши технологии применяются практически во всех направлениях компании: маркетинг, обслуживание, планирование сети, HR, розница. Наша команда занимается динамическим и персонализированным прайсингом в телекоме. Мы создаем комплексное решение для гибкого управления ценами на товары, услуги и подписки в зависимости от профиля клиента и характеристик продукта. Наша глобальная цель — устанавливать цены, которые с одной стороны растят бизнес-показатели компании, а с другой — интересны клиентам и помогают решать их проблемы. Сейчас мы ищем стажера Data Scientist, который поможет нам строить точные ценовые модели и встраивать их в операционные процессы.

Требования

Студенты 3 и 6 курсов бакалавриата, специалитета или магистратуры; Отличное знание Python и SQL; Уверенное знание классических алгоритмов машинного обучения (LR, RF, XGBoost/LGBM/CatBoost), понимание их преимуществ, недостатков и ограничений; Навыки работы с Git; Наличие опыта решения 2+ ML-задач (участие в Kaggle или пет-проекты) и собственный репозиторий на GitHub с кодом; Будет плюсом:; Опыт работы с Big Data стеком (Hadoop, Spark, Airflow); Базовые знания в области временных рядов (понимание тренда, сезонности); Опыт проведения A/B-тестов и работы с методами оптимизации.

Условия

График работы от 30 часов в неделю; Гибридный формат работы; Развитие в командах профессионалов и опытный наставник, готовый делиться опытом; Мобильная связь за счет компании; Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети; Специальные предложения от партнеров и скидки от продуктов экосистемы МТС; Непрерывное развитие — доступ к курсам и вебинарам корпоративного университета и онлайн-библиотеке.