Product Lead (Analytics & ML)
Технологии
Описание вакансии
Кратко о роли
Adapty ищет Product Lead (Analytics & ML) для построения направления аналитики и ML с нуля. Основная задача — разработка системы предсказания LTV для подписочных приложений.
Ключевые задачи
- Определить метрики качества модели (горизонт, baseline, калибровка) и довести предикт до целевого уровня.
- Интегрировать A/B-тесты пейволлов с предиктом для оценки долгосрочной выручки.
- Оптимизировать аналитические процессы, работу с данными и запросами.
- Определить стратегию развития ML-наработок и их внедрение в продукт.
- Руководить командой из двух ML-инженеров.
Обязательные требования
- Глубокие знания классического ML и математической статистики.
- Уверенное владение SQL и Python для самостоятельной работы с данными.
- Опыт самостоятельного ведения широких направлений до результата.
- Умение аргументированно отстаивать решения по метрикам и горизонтам планирования.
Будет плюсом
- Опыт в подписочных сервисах, мобайле или финтехе (LTV, churn, когортная экономика).
- Знание экспериментального дизайна (мощность, MDE, множественные сравнения).
- Опыт работы с ClickHouse.
- Продуктовый опыт.
- Участие в олимпиадах, Kaggle или наличие публичных проектов.
Условия и бенефиты
- Удаленный формат работы.
- Работа в крупной платформе монетизации с 20 000+ приложений и оборотом $3B+.
Процесс найма
- Для отклика воспользуйтесь ссылкой на вакансию или напишите в профильный Telegram-бот.
В Adapty открылась позиция Product Lead (Analytics & ML).
Adapty — одна из крупнейших платформ монетизации подписочных приложений. С нами работают 20 000+ приложений, через нас проходит $3B+ подписок в год, в команде 210+ человек.
Мы ищем человека, который возьмёт на себя аналитику и ML. Роль не про поддержку чужих моделей, а про то, чтобы с нуля построить направление, где аналитика, предикт и A/B-тесты впервые сходятся под одним владельцем.
Главная задача — предсказание LTV. Выручка от пользователя приходит в течение года, а решение о тратах на рекламу приложения принимают за несколько дней. Мы видим данные тысяч приложений сразу, поэтому можем предсказывать точнее всех на рынке. Пока не предсказываем, и это твоя задача.
Чем заниматься:
- Определить, что мы считаем качеством модели — метрика, горизонт, baseline, калибровка — и довести предикт до этого уровня.
- Забрать A/B-тесты пейволлов и свести их с предиктом: тест меряет краткосрочный эффект, а раскатывать надо по долгосрочной выручке.
- Разогнать аналитику: найти, где затык — в данных, запросах или интерфейсе.
- Решить судьбу накопленных ML-наработок: что доводим до продукта, что закрываем.
- Вести команду из двух ML-инженеров.
Кого ищем:
- Классический ML и матстат на уровне предметного спора о метрике и горизонте, а не пересказа чужих выводов.
- SQL и Python — сами достаёте и перепроверяете числа.
- Умение взять широкое направление и довести до результата без постановки задач.
- Продуктовый опыт — плюс, но не требование.
Плюсом будет:
- Опыт в подписках, мобайле или финтехе (LTV, churn, когортная экономика).
- Знание экспериментального дизайна: мощность, MDE, множественные сравнения.
- Опыт работы с ClickHouse.
- Участие в олимпиадах, Kaggle, публичные проекты.
Оригинальная вакансия:
https://t.me/Analysts_Jobs/3366