Lead Data Scientist, Revenue - Ads, Revenue

• Data Science & Analytics
• Амстердам, Нидерланды
• Vinted Marketplace

Краткая информация о Vinted

Наша миссия — сделать секонд-хенд первым выбором, и мы ищем людей, которые помогут нам достичь этой цели. Каждый день мы вместе помогаем нашим участникам покупать и продавать одежду и товары для дома, бывшие в употреблении, давая каждой вещи вторую, а то и третью жизнь. Группа Vinted состоит из трех бизнес-подразделений, поддерживающих эту миссию:

Vinted Marketplace — ведущая европейская платформа для торговли модной одеждой секонд-хенд и популярное место для поиска всевозможных вещей, бывших в употреблении, с растущим ассортиментом категорий. Наша платформа объединяет миллионы участников на более чем 20 рынках, помогая вещам обрести новую жизнь.

Vinted Go улучшает процесс доставки благодаря обширной сети из более чем 500 000 пунктов приема и выдачи, сотрудничая с более чем 60 перевозчиками по всей Европе, а также предоставляя дополнительные услуги, такие как проверка товаров для обеспечения спокойствия при покупке дорогостоящих вещей.

Vinted Pay — новейшее подразделение Vinted Group, призванное обеспечить безопасные и надежные платежи для покупателей и продавцов по всей Европе. Бесшовно интегрированный в приложение Vinted, он помогает сделать каждую транзакцию безопасной, эффективной и простой для наших участников.

Основанная в 2008 году в Литве, Vinted начиналась как способ для друзей найти новый дом для одежды, которая им больше не нужна. В 2019 году мы стали первым единорогом Литвы! Сегодня наша штаб-квартира остается в Вильнюсе, и мы выросли, открыв офисы по всей Европе, при поддержке команды из более чем 2000 человек.

Информация о вакансии

Направление Revenue в Vinted развивается — бизнес Ads ставит перед собой задачу разработать рекламную экосистему внутри Vinted, и мы только начинаем. Мы ищем ведущего специалиста по обработке данных (Lead Data Scientist), который присоединится к нашей кросс-функциональной команде Ads, чтобы помочь нам максимально использовать наши рекламные возможности и со временем перейти к высокопроизводительной, соблюдающей конфиденциальность, внутренней рекламной экосистеме. Например: реклама внешнего партнера может приносить евро напрямую, но мы также можем продвигать собственные услуги Marketplace или недавно запущенные категории для оптимизации чистой прибыли, а также вовлеченности пользователей.

Если вы создавали системы оптимизации рекламы с ориентацией на производительность и готовы выполнять практическую работу, одновременно формируя дорожные карты Data Science с нуля — эта роль для вас.

• Отвечать за логику оптимизации систем Ads. Отвечать за подход Data Science к основным задачам оптимизации Ads, таким как ранжирование, таргетинг, планирование (pacing), распределение бюджета, выбор кандидатов, а также логика аукционов или торгов, где это применимо
• Разрабатывать практические подходы, которые улучшают эффективность рекламодателей, релевантность маркетплейса и бизнес-результаты
• Руководить разработкой моделей и алгоритмов. Проектировать, разрабатывать и итерировать модели и алгоритмические подходы, используемые в доставке и оптимизации рекламы. Это может включать прогнозирование, скоринг, калибровку, методы исследования/эксплуатации (exploration/exploitation) и подходы к оптимизации с ограничениями, соответствующие контексту маркетплейса Vinted
• Руководить системами экспериментов и повышения производительности. Отвечать за аналитический и экспериментальный процесс улучшения систем оптимизации. Определять гипотезы, структуры оценки или изменения логики и поддерживать перевод полученных знаний в лучшее поведение системы
• Руководить проектированием целевых функций и ограничений. Помогать определять цели оптимизации, которые сбалансируют ценность рекламодателя, доход, пользовательский опыт и операционные ограничения. Преобразовывать продуктовые и бизнес-цели в решаемые задачи оптимизации и реализуемую логику Data Science
• Отвечать за диагностику производительности Ads. Проводить углубленный анализ поведения системы и снижения производительности. Определять, где доставка, релевантность, динамика аукционов, дисбаланс спроса и предложения или проблемы с моделями ограничивают результаты, и предлагать решения
• Участвовать во внедрении в Production в Ads. Сотрудничать с инженерами и специалистами по принятию решений (Decision Scientists) для перехода моделей и логики оптимизации от идеи к надежной реализации
• Сотрудничать с менеджерами по продуктам, специалистами по принятию решений, инженерами по аналитике и разработчиками для формирования функций, ориентированных на рекламодателей, и внутренних возможностей оптимизации с четким пониманием осуществимости, влияния и компромиссов с точки зрения Data Science
• Сотрудничать с коллегами из Decision Science и другими специалистами по обработке данных, чтобы гарантировать, что изменения в оптимизации оцениваются с использованием соответствующих метрик, контрольных показателей (guardrails) и контекста маркетплейса
• Сотрудничать с Analytics Engineering, Data Engineering и бэкенд-командами, чтобы обеспечить пригодность обучающих данных, циклов обратной связи, онлайн-сигналов и офлайн-наборов данных для надежной работы по оптимизации
• Помогать объяснять поведение системы, драйверы производительности и ожидаемое влияние изменений в оптимизации нетехническим заинтересованным сторонам при необходимости

Мы ищем человека, который сочетает в себе:

• сильные практические навыки машинного обучения и статистики,
• опыт работы с системами Ad Tech и задачами оптимизации,
• сильное продуктовое и бизнес-чутье,
• уверенность в работе с производственными системами вместе с инженерами,
• и способность эффективно работать в неопределенных, развивающихся областях

Наиболее сильные кандидаты будут иметь опыт в таких областях, как:

• ранжирование в рекламе,

• аукционные системы,

• оптимизация планирования и бюджета,

• системы рекомендаций или маркетплейсов,

• моделирование релевантности,

• или другие среды оптимизации в реальном времени, где необходимо балансировать несколько целей

• Структурированный, дотошный подход к работе при попытке различных методов достижения поставленной цели

• Осознанный командный игрок, понимающий, когда его работа затрагивает работу других членов команды, и проактивно выстраивающий с ними взаимодействие

• Умение объяснять детали методов машинного обучения неспециалистам

• Отличное владение письменным и устным английским языком

• Возможность воспользоваться нашей программой опционов на акции
• 25 дней оплачиваемого ежегодного отпуска
• Новейшие модели MacBook
• Цифровая поддержка психического и эмоционального здоровья и Программа помощи сотрудникам (EAP)
• Частые мероприятия по построению команды
• Поддержка домашнего офиса: мы предоставляем ИТ-оборудование для рабочего места и личный бюджет до 540 евро на мебель для домашнего рабочего места
• Обед за каждый рабочий день
• Программа лизинга велосипедов компании
• Ежемесячный бюджет для гибкой платформы льгот
• Пособие на работу из дома
• Ежемесячный личный бюджет на покупки на Vinted
• Коллективный план пенсионного обеспечения с установленными взносами
• NS Business Card для поездок на работу на общественном транспорте
• Офис, дружелюбный к собакам

Работа в Vinted

Политика Workation

Совмещайте отдых с работой, работая удаленно! До 90 дней в год в ЕС, из которых 21 день может быть проведен в любой точке мира. Для граждан стран, не входящих в ЕС, — 21 день по всему миру. Это можно комбинировать с отпуском или личным временем.

Индивидуальный бюджет на обучение

Каждый год вам будет выделяться бюджет на обучение (начиная с 3000 евро) и до 10 рабочих дней в течение 2-летнего периода для поддержки вашего личного и профессионального развития.

Гибридная работа

Наша гибридная модель с 2 рекомендуемыми рабочими днями в неделю дает вам и вашей команде возможность решать, как и когда работать из дома, а когда встречаться лично.

Годовой валовой оклад для этой должности, исключая 8% отпускных, составляет:

86 600–127 400 евро