- Страна
- Польша
Lead Data Scientist | Ad Monetization
Оценка ИИОтличная вакансия для опытного специалиста: международная компания, работа с миллионами пользователей, прямой бизнес-импакт и возможность релокации в Польшу или на Кипр.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания глубокой технической экспертизы в AdTech (CTR, eCPM, bidding) и опыта лидерства. Необходим подтвержденный опыт внедрения моделей в продакшен на больших данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Lead Data Scientist в Варшаве или Лимассоле рыночный диапазон составляет от 6000 до 9000+ евро нетто в зависимости от опыта и бонусов. Учитывая требования к AdTech экспертизе, компенсация может быть выше среднего по рынку.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
#vacancy #LeadDataScientist #DataScience #MachineLearning #AdTech #AdMonetization #MobileGameDev #Warsaw #Limassol #Hybrid #Relocation
Lead Data Scientist | Ad Monetization / Hybrid Warsaw, Limassol / Relocation
О компании и продукте
Международная GameDev-компания развивает успешные мобильные продукты для глобальной аудитории с миллионами пользователей.
Ищем Lead Data Scientist с сильным опытом в ad monetization и production ML, который в перспективе сможет взять ownership DS-направления.
Стек
Python · SQL · ML · Ad Monetization · Recommendation & Ranking · A/B Testing · Production ML · Cloud / MLOps
Почему стоит рассмотреть• Прямое влияние ML-моделей на рекламную выручку большого live-продукта и миллионы пользователей
• Основной фокус — ad monetization optimization: targeting, ranking, pricing, revenue prediction и оптимизация рекламной экономики
• Возможность развивать recommendation & personalization и влиять на engagement, retention и LTV
• Production ML с измеримым влиянием на реальные продуктовые и бизнес-метрики
• Высокое вознаграждение и влияние
Важно
• 5+ лет в Data Science, предпочтительно в mobile products / GameDev / AdTech
• Практический опыт ad monetization / revenue optimization / advertising analytics
• Опыт с рекламными ML-задачами: CTR prediction, ad ranking, eCPM optimization, bidding / mediation
• Сильный опыт recommendation, personalization или ranking systems
• Production ML — обязателен: модели внедрены и работают на реальных пользователях
• Python и SQL · большие behavioral datasets · A/B testing и applied statistics
• Опыт технического лидерства DS-направления / команды
Полное описание и отклик Откликнуться
По вопросам Откликнуться
Для отклика коротко напишите: с какими задачами ad monetization работали, какие ML-модели использовали и на какие метрики они повлияли.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- Machine Learning
- AdTech
- A/B Testing
- MLOps
- Recommendation Systems
- Ranking
- Statistics
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики рекламной монетизации и умения работать с ключевыми метриками.
Расскажите о вашем опыте оптимизации eCPM: какие признаки (features) были наиболее значимыми для модели и как вы оценивали инкрементальный доход?
Оценка навыков построения сложных систем ранжирования.
Как вы подходите к архитектуре систем ранжирования рекламы при условии жестких ограничений по latency в мобильных приложениях?
Проверка опыта в Production ML и MLOps.
Опишите ваш процесс мониторинга ML-моделей в продакшене: как вы отслеживаете data drift и model decay в условиях динамичного рекламного рынка?
Оценка лидерских качеств и стратегического мышления.
Как бы вы приоритизировали задачи DS-команды при выборе между улучшением точности существующей модели ранжирования и разработкой новой системы персонализации?
Проверка владения методологией экспериментов.
С какими сложностями вы сталкивались при проведении A/B тестов в AdTech (например, сетевые эффекты или интерференция) и как их решали?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
