Senior Data Scientist / старший аналитик-исследователь в команду ж/д

Привет! Мы команда Туту. У нас сервис путешествий, мы каждый день отправляем флот самолётов, несколько поездов и много автобусов. Сервис помогает путешественникам с билетами, расписаниями, отелями и всем прочим для поездок. В компании 900+ человек, из них около 300 — ИТ.

В команде ж/д мы делаем лидирующий сервис онлайн-продаж билетов на поезда, помогаем людям путешествовать на поездах удобнее и проще.

Наш продукт появился на заре онлайн-сервисов, с тех пор мы активно развиваемся. У нас можно не только посмотреть расписание и купить билеты, но и узнать больше о поездах из отзывов наших покупателей, получить подсказки и рекомендации самых удобных мест в вагоне, автоматически выкупить билеты, когда они появляются в продаже, и решить множество других задач. Сейчас команда нацелена на улучшение ценообразования услуг и билетов, просчёт рисковых моделей. Кроме того, команда планирует научиться предсказывать цены и показывать вероятность их снижения. Есть много задач по предсказаниям и оптимизации, например, в части услуги «Поймать билет» , а также по созданию подборки удобных мест в поезде.

Короче, мы постоянно работаем над улучшением наших сервисов для клиента, и потому сейчас под задачи, перечисленные выше, нам в команду нужен ещё один Data Scientist уровня Senior.

Основные задачи

— Построение моделей спроса для билетов и услуг. Оценка эластичности спроса, выделение значимых факторов, влияющих на эластичность.

— Исследование и оценка целесообразности внедрения новых ценовых правил. Настройка мониторинга актуальности моделей и их доработки в случае деградации.

— Разработка и развитие моделей ценообразования для билетов и дополнительных услуг (внутренних и внешних).

— Поиск новых возможностей применения DS-экспертизы для роста выручки и снижения издержек в бизнес-вертикали.

От вас нужно

— Глубокое понимание и практическое владение алгоритмами машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация, временные ряды и т.д.).

— Хорошие знания и опыт в области статистического анализа и методов моделирования.

— Опыт работы с SQL, ClickHouse, Python (scikit learn, catboost, pytorch, prophet, plotly).

— Умение работать с системой контроля версий (git).

— Активный поиск, исследование и предложение новых подходов и методов в машинном обучении для решения задач команды.

Будет плюсом

— Призовые места в соревнованиях Kaggle или аналогичных.

— Профильное образование (например, ШАД).

Про команду и рабочие процессы

Сейчас в команде 3 аналитика-исследователя: Игорь (прогноз LTV, классификация обращений в КЦ), Володя (маркетинговые задачки), Артём (команда авиа) и тимлид команды Виталий.

Работаем по недельным спринтам, есть еженедельные синки с командой ж/д и ретро внутри команды раз в 2 недели.

Руководитель направления ж/д в процессе регулярных планирований спринта рассказывает, чего хочется достичь. Задача команды — оценить приоритетные истории и в случае необходимости декомпозировать её после обсуждения технических деталей. В рамках планирования в диалоге определяется цель спринта, которая будет являться результатом работы в завершении спринта.

Годовые цели формируем на основе методологии OKR и выравниваем между всеми командами компании.

Data-driven-подход в Туту основан на сборе и анализе данных о действиях пользователей. В основном используем ClickHouse — в нём залогированы почти все действия. Команда дата-инженеров обеспечивает поддержку инфраструктуры, включая техническую помощь, например, с развёртыванием ML-сервисов. Наличие платформы A/B-тестирования и витрин позволяет принимать обоснованные решения на основе данных.

График работы

Работаем 5/2. Можно работать полностью удалённо или на гибридном графике либо взять постоянное место в офисе.

Про компанию

— Приложения Туту одни из самых популярных в России в категории Travel, мы следим за тем, чтобы наше продвижение было эффективным.

— Любим и ценим эксперименты и поиск новых точек роста.

— Открываются новые направления, где можно делать всё с нуля.

— У каждого сотрудника есть персональный бюджет на обучение, а ещё мы активно ходим на конференции (слушаем и выступаем сами).

— Очень крутая внутренняя база знаний и профессиональные коллеги.

— Новый комфортный офис в 10 минутах ходьбы от м. «Нагатинская».

— Каждые полгода проходят performance review, в рамках которых составляется план развития, есть много возможностей для дальнейшего роста.

И, конечно, весь положенный набор плюшек: ДМС со стоматологией, кухня в офисе, страховка на путешествия, ноутбук, премии по результатам работы, оплата больничных, регулярная переиндексация зарплаты, а также обучение, премия за прочитанные книги и обмен опытом.

Структура собеседований

— Общение с рекрутером на 30–40 минут: обсудим подробнее ваш предыдущий опыт, стремления, расскажем о компании и процессах. Никаких «кем вы видите себя через 5 лет».

—Техническое собеседование для проверки знаний по статистике, алгоритмам, моделям машинного обучения или тестовое задание, благодаря которому мы поймём уровень ваших навыков.

— Финальная встреча с руководителем направления ж/д, чтобы финально обсудить все важные моменты перед принятием решения об офере.