Papaya Global е PayTech компания, която разработва технологии за трансгранично обработване на заплати, плащания и управление на работната сила. Нейната платформа помага на бизнеса да координира операциите по обработване на заплати и плащания в над 160 държави, като предлага услуги за плащания към изпълнители, решения за работодател на запис и обработване на плащания в реално време. Компанията също така поддържа API интеграции, анализ на данни за работната сила, предотвратяване на измами и сигурност на данните, предоставяйки на глобалните организации инструменти за по-точно и прозрачно управление на международните плащания към работната сила при по-добър регулаторен контрол.
Учен по данни за растеж, мобилни игри – Papaya Global
Ръководете анализа на растежа за платформата на Papaya Global за мобилни игри с реални парични залози, като разработвате модели за отлив, жизнена стойност, жизнен цикъл и препоръки. Прилагайте тези модели за подобряване на ангажираността на играчите, монетизацията и задържането.
Описание
- Ръководене на науката за данните, насочена към растежа, от първоначалното формулиране на проблема и проектирането на етикети до подготовката на данни, разработването на модели, внедряването в бекенда и оценката на въздействието.
- Създаване на кохортни оценки за LTV и риск от отлив на ниво играч за вложители, като прогнозите се свързват с метрики за повторни депозити и приложими интервенции.
- Изграждане на кохортни модели за съзряване на LTV:CAC, които в рамките на месеца прогнозират дали маркетинговите кохорти ще възстановят разходите за придобиване в рамките на една година.
- Разработване на модели, базирани на жизнения цикъл и поведението, които определят кога да се изпращат персонализирани push известия и имейли.
- Използване на условно моделиране и моделиране на риска за оценка дали вложители, преустановили депозитите, ще се върнат след N дни без депозит, като се подпомагат RV таргетирането и изборът на момент за третиране.
- Разработване на системи за learning-to-rank за турнири във фоайето и нива на входни такси, като се балансират ангажираността, монетизацията и ликвидността на съпоставянето.
- Оптимизиране на офертите в магазина и класирането на пакетите чрез избор на подходящи продукти, ценови точки и момент на предоставяне.
Изисквания
- Най-малко четири години практически опит в науката за данните в областите на растежа, монетизацията, задържането или жизнения цикъл.
- Доказан опит с лично внедряване на модели в продукция и използването им за влияние върху бизнес решения.
- Опит с мобилни игри, игри с реални парични залози или iGaming, или с потребителско приложение с активна вътрешноапликационна икономика.
- Практически познания по моделиране на склонност, отлив, uplift, преживяемост или риск и LTV.
- Опитът с препоръки или класиране е предимство.
- Способност за писане на Python с качество, подходящо за продукция.
- Опит с LightGBM или XGBoost.
- Опит с PyTorch или TensorFlow за приложения, базирани на embedding-и.
- Отлични умения по SQL за работа с хранилища за данни.
- Опит с използването на Snowflake или BigQuery.
- Задълбочен опит с експерименти, включително дизайн на тестове, определяне на размер и интерпретация на резултатите.
- Поне едно защитимо твърдение за бизнес въздействие, разработено без чист A/B тест.
Придобивки
- Работа в динамична среда.
- Присъединяване към култура, насочена към иновации.
- Достъп до възможности за професионално развитие.
- Възможност за постигане на значимо бизнес въздействие.