增长数据科学家，移动游戏 - Papaya Global
负责 Papaya Global 现金类移动游戏平台的增长分析，开发流失、用户生命周期价值、生命周期和推荐模型。应用这些模型提升玩家参与度、变现能力和留存率。
描述
- 负责以增长为导向的数据科学工作，从初始问题定义和标签设计，到数据准备、模型开发、后端部署及效果评估。
- 为充值玩家创建玩家级队列用户生命周期价值和流失风险评分，将预测结果与重复充值指标及可执行的干预措施关联起来。
- 构建队列级 LTV:CAC 成熟度模型，在当月预测营销队列能否在一年内收回获客成本。
- 开发基于生命周期和行为的模型，确定何时发送个性化推送通知和电子邮件。
- 使用条件模型和风险模型，估算流失充值玩家在连续 N 天未充值后是否会回归，为回流价值（RV）定向和干预时机提供依据。
- 开发大厅锦标赛和入场费档位的学习排序系统，同时平衡参与度、变现能力和匹配流动性。
- 通过选择合适的产品、价格点和交付时机，优化商店优惠和礼包排名。
任职要求
- 至少四年增长、变现、留存或生命周期领域的应用数据科学经验。
- 拥有亲自将模型部署到生产环境并利用模型影响业务决策的实际记录。
- 具备移动游戏、现金类游戏或 iGaming 经验，或曾在拥有活跃应用内经济体系的消费者应用中工作。
- 具备倾向性、流失、增益、存活或风险以及用户生命周期价值建模的实践经验。
- 具备推荐或排序经验者优先。
- 能够编写达到生产质量要求的 Python 代码。
- 具备 LightGBM 或 XGBoost 经验。
- 具备使用 PyTorch 或 TensorFlow 开发基于嵌入应用的经验。
- 具备使用 SQL 处理数据仓库数据的扎实能力。
- 具备 Snowflake 或 BigQuery 使用经验。
- 拥有丰富的实验经验，包括测试设计、样本量估算和结果解读。
- 至少提出过一项并非基于标准 A/B 测试、且具有充分依据的业务影响结论。
福利待遇
- 在快节奏的环境中工作。
- 加入以创新为核心的文化。
- 获得职业发展的机会。
- 有机会创造有意义的业务影响。