Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data Scientist (Aliens vs Zombies: Invasion)
Оценка ИИИнтересный проект в сфере геймдева с понятными и амбициозными задачами. Полная удаленка из любой точки мира является значительным преимуществом, хотя отсутствие указанной вилки зарплаты немного снижает прозрачность.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубокого понимания продуктовых метрик (LTV, Churn) и опыта построения рекомендательных систем в геймдеве. Основная сложность заключается в необходимости создавать практически применимые модели для динамично меняющейся игровой среды.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана заработная плата, однако для позиции Data Scientist уровня Middle/Senior в международном геймдеве рыночные показатели составляют от 3500 до 6000 USD. Предложение будет конкурентоспособным, если попадет в этот диапазон.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к разработке Aliens vs Zombies и превращайте игровые данные в реальные продуктовые решения!
Описание вакансии
Data Scientist
Требования:
Aliens vs Zombies: Invasion, где есть горы данных, в которых реально есть что искать: LTV, отток, рекомендации. Предсказывать LTV и понимать, кто из игроков принесёт ценность, а кто уйдёт. Строить churn-модели, которые реально предсказывают, а не просто красиво выглядят в презентации. Делать рекомендательные системы, которые игроки на себе почувствуют. Копаться в поведении пользователей и находить инсайты, которые меняют продукт.
Локация:*📍*Удалённо из любой точки мира.
Контакт для отклика: Откликнуться
*👉* Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Data Science
- Machine Learning
- LTV Forecasting
- Churn Prediction
- Recommender Systems
- Python
- SQL
- Product Analytics
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия делает упор на предсказание LTV. Важно понимать, какие признаки (features) кандидат считает ключевыми для этой задачи.
Какие группы признаков вы бы использовали для построения модели предсказания LTV игрока на ранних этапах (например, после 1-3 дней в игре)?
Работа с оттоком — критическая часть вакансии. Нужно оценить методологический подход.
Как вы определяете момент 'оттока' (churn) в мобильной игре и как боретесь с проблемой несбалансированных классов при обучении модели?
Упоминаются рекомендательные системы, которые 'игроки почувствуют'.
Какие алгоритмы рекомендаций (коллаборативная фильтрация, контентные подходы или гибридные) лучше всего подходят для внутриигровых офферов и почему?
Важно уметь доводить модель до продакшена и оценивать её влияние.
Как бы вы организовали A/B тест для проверки эффективности новой рекомендательной системы в игре?
Проверка способности находить неочевидные закономерности.
Расскажите о случае, когда глубокий анализ данных (EDA) привел к неожиданному инсайту, который изменил механику или монетизацию продукта.
Похожие вакансии
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
Middle+ Data инженер
Руководитель ML-команды LLM-спецпроектов в Алису
Data Engineer
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!