Data Scientist (маркетинговые модели)

Дата размещения вакансии: 30.03.2026
Работодатель: Сбер Бизнес Софт
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Кутузовский проспект 32
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Сбер Бизнес Софт в цифрах:

Больше 4 лет развиваем продукты для автоматизации бизнес-процессов, развития продаж и клиентского сервиса.
80% наших сотрудников - ИТ-cпециалисты
100+ проектов в области ИИ
Команда из 500+ экспертов

Мы ищем Data Scientist для развития и применения маркетинговых моделей (MMM). Вы будете участвовать в оценке эффективности каналов, планировании коммуникаций и бизнес-стратегии.

Чем предстоит заниматься:

  • Оценка влияния маркетинга на доход и CLTV.

  • Построение causal inference моделей (DID, SCM, Rubin).

  • Разработка эконометрических и ML-моделей, работа с витринами данных (SQL, Python, облачные платформы).

  • Взаимодействие с заказчиками, командами разработки и внедрения, презентация результатов.

  • Создание сервисов и дашбордов для широкого использования моделей.

Ты идеальный кандидат, если у тебя есть:

  • От 3 лет прикладного опыта в эконометрике / статистике (маркетинг, реклама).

  • Уверенное знание статистики, ТВ, временных рядов, causal inference.

  • Python или R для моделирования и обработки данных.

  • Умение понятно и терпеливо объяснять сложные вещи.

  • Английский — читать профессиональную литературу и документацию.

  • Желателен опыт в рекламе/маркетинге, знание методов оптимизации и визуализации

Что мы предлагаем:

  • Оформление в штат по ТК РФ;
  • Гибридный формат работы;
  • Работа в аккредитованной ИТ-компании, сопутствующие льготы;
  • Ежегодный бонус по итогам работы;
  • ДМС с первого месяца, в т.ч. можно подключить родных по программе со-оплаты;
  • Скидки и льготы от партнеров (путешествия, рестораны, магазины и многое другое);
  • Обучение и участие в конференциях за счет компании;
  • Развитие и расширение компетенций внутри команды.

Почему у нас классно работать:

  • Видимый результат: твой вклад напрямую влияет на продукт и развитие компании;
  • Минимизируем бюрократию, даем возможность проявлять инициативу;
  • Есть возможность карьерного роста внутри команды или других подразделений;
  • Вклад в развитие общества: наши исследования способствуют улучшению экономики регионов и качества жизни людей.

Мы верим в силу данных как инструмента позитивных изменений.