AdaptyProduct Lead (Predictions & ML)
3 нед. назад
Страна неизвестнаLeadRemote
mlmathematical statisticssqlpythona/b-testingclickhouseltvchurn
Adapty — платформа монетизации подписок для мобильных приложений, которая обрабатывает более $3B подписочной выручки в год и обслуживает более 20 000 приложений. Роль заключается в создании и развитии направления аналитики и ML для точного предсказания LTV пользователей.
О компании
- Adapty — платформа монетизации подписок для мобильных приложений.
- Через нас проходит больше $3B подписочной выручки в год.
- Нами пользуются больше 20 000 приложений.
О продукте
- Вся мобильная реклама держится на разрыве: выручка от привлечённого пользователя приходит в течение года, а решение о продолжении инвестиций нужно принимать за несколько дней.
- Разрыв закрывает предсказание LTV — от точности прогноза зависит, сколько приложение может потратить на рост.
- Данных для предсказаний у нас больше, чем у большинства на рынке, так как видим тысячи приложений одновременно.
- Направление аналитики, предикта и A/B-тестов создаётся с нуля и объединяется под одним владельцем.
Обязанности
- Определить качество модели — метрика, горизонт, baseline, калибровка — и довести предикт до этого уровня.
- Объединить A/B-тесты пейволлов с предиктом, чтобы протестировать долгосрочную выручку.
- Разогнать аналитику, выявив узкие места в данных, запросах или интерфейсе.
- Принять решение по ML-наработкам: что доработать до продукта, что закрыть.
- Вести команду из двух ML-инженеров.
Требования
- Знания классического ML и математической статистики на уровне предметного спора о метрике и горизонте.
- Умение работать с SQL и Python — самостоятельно получать и перепроверять данные.
- Способность взять широкое направление и довести до результата без постановки задач.
- Продуктовый опыт — плюс, но не обязательно.
Будет плюсом
- Опыт с подписками, мобайл или финтех (LTV, churn, когортная экономика).
- Знания экспериментального дизайна: мощность, MDE, множественные сравнения.
- Опыт работы с ClickHouse.
- Участие в олимпиадах, Kaggle, публичных проектах.