Ми шукаємо Data Scientist, який допоможе перевести маркетингові рішення від класичного ROAS до predicted ROAS. Основний фокус ролі — побудувати й розвивати систему прогнозування LTV, яка реально використовується для закупівлі трафіку, масштабування каналів і планування бюджету.

Про Zeely
Ми в Zeely AI будуємо Marketing Intelligence Platform, яка закриває весь цикл performance-маркетингу: create → launch → scale, й уже виросли до 2+ млн користувачів.
Простими словами: ми зробили доступними для малого та середнього бізнесу найкращі AI-рішення та маркетингові інструменти, які раніше могли дозволити собі лише великі бренди з дорогими маркетинговими командами.
Цифри, які говорять краще за слова:

4 роки на ринку — стабільна прибуткова компанія з міжнародними інвесторами;
×6 зростання за минулий рік;
2 000 000+ бізнесів уже використовують Zeely;
Топ-1 у своїй категорії на ринку США;
200+ спеціалістів у команді;
Ринки: США + worldwide.

Ми не стартап у пошуках product-market fit, а бізнес із доведеним результатом і чітким розумінням того, що працює. Зараз ми активно масштабуємося та підсилюємо команду людьми, які можуть впливати на ключові метрики й драйвити наступний етап росту.
Наступний великий крок: B2B-solution для великих маркетингових команд та enterprise-клієнтів: workflows, creative analytics і повний контроль над кампаніями на рівні всієї команди. Для компаній, де performance marketing уже працює на великому масштабі та потребує більшої ефективності й автоматизації.

Чим займатимешся

Розробляти, валідувати та підтримувати в продакшні модель predicted LTV
Розвивати модель разом із продуктом: адаптувати її до змін у каналах, тарифах та продуктових логіках
Розвивати pROAS-фреймворк для маркетингових рішень: payback, таргети по каналах і правила масштабування
Прогнозувати маркетинговий бюджет і моделювати сценарії
Розвивати predictive-моделі для суміжних бізнес-задач наприклад, lead scoring, churn або account value
Документувати логіку, версії, якість та обмеження моделей

Що для нас важливо
3+ роки досвіду в Data Science або аналітиці з predictive-моделями
Сильний Python (pandas, scikit-learn, LightGBM) та SQL
фундаментальна база в статистиці та ML: валідація моделей, вибір метрик якості, оцінка невизначеності
Досвід доведення моделей до робочого стану: відтворюваність, версіонування, перенавчання та моніторинг
Вміння перетворювати модель на інструмент для прийняття рішень і зрозуміло пояснювати її результати та обмеження нетехнічним стейкхолдерам

Буде плюсом
Досвід роботи з subscription та платіжними даними
Практичний досвід дизайну та аналізу incrementality-експериментів
Досвід роботи з BigQuery та dbt

Чому працювати з нами — цікаво і перспективно:

Реальний ownership: твої моделі напряму формують те, куди інвестуються маркетингові бюджети компанії;
Фокусована роль без розмиття: ти зосереджений на якості й розвитку моделей, а не розпорошений між технічним сетапом кабінетів чи BI-репортингом;
Пряма видимість impact: ти бачитимеш, як результати твоєї роботи перетворюються на рішення, а не зникають у беклозі;
Remote-first формат: працюй звідки зручно, а якщо хочеш — будемо раді бачити тебе в наших офісах у Варшаві та Києві;
Надаємо 18 Day Off на рік;
3 повністю оплачувані Sick Leave дні на рік + unlimited Sick Leave із компенсацією 70%;
Проводимо регулярні performance review, щоб розвиток був прозорим, а результати — належно оцінені;
Маємо повний супровід українського ФОПу.

Рекрутмент процес:
Intro Call → Hiring Team Interview → Test Task → Final Interview → Reference Check → Offer

Надсилай резюме — будемо раді познайомитися ближче 💚