Müştəri davranışını proqnozlaşdıran modellər (churn, next best product/offer, müştəri dəyəri və s.) qurmaq, təkmilləşdirmək və KPI-ları optimallaşdırmaq;
Müştəri məlumatlarını dərindən öyrənərək əsas tendensiyaları aşkara çıxarmaq və bu nəticələri şirkət üçün konkret biznes dəyərinə (saxlama dərəcəsi, gəlir artımı, çarpaz satış) çevirmək;
Data-driven qərarvermə üçün sürətli prototiplər və xüsusi modellər hazırlamaq (seqmentasiya, propensity scoring, LTV proqnozu);
Churn proqnozlaşdırma, NBP/NBO (Next Best Product/Offer) və (CLV) modellərini qurmaq, yeniləmək və təkmilləşdirmək;
Modelləşdirmə nəticələrini qısa, aydın təqdim edərək marketinq, satış və məhsul komandalarının qərar qəbulunu asanlaşdırmaq.
Tələblər
İqtisadiyyat, Marketinq, Tətbiqi Riyaziyyat və digər əlaqəli sahələr üzrə ali təhsil;
Maşın öyrənməsi modelləri ilə ən azı 1 il iş təcrübəsi;
Churn, NBP/NBO və müştəri analitikası modellərinin qurulmasında real iş təcrübəsi;
Qabaqcıl statistik metodlar (reqressiya, təsnifat, paylanma, testlər, ML/AI) üzrə dərin bilik və təcrübə; nəticələri real biznes problemlərində əsaslandırmaq bacarığı;
Tableau və ya digər məlumat vizuallaşdırma alətlərindən istifadə edərək çıxardığı nəticələri maraqlı tərəflərə aydın və peşəkar formada təqdim etmə bacarığı;
Git və digər versiya nəzarəti sistemlərində komanda ilə birlikdə işləmək təcrübəsi;
Modellərin istehsalat mühitinə tətbiqi üçün Docker və Kubernetes kimi texnologiyalardan istifadə təcrübəsi;
SQL və Python üzrə praktiki təcrübə;
Tableau bilikləri əlavə üstünlükdür;
Analitik düşüncə və kompleks problemləri sistemli həll etmə bacarığı;
Detallara diqqət və işin dəqiqliklə aparılması;
Müstəqil işləmə motivasiyası və yüksək təşəbbüskarlıq;
Effektiv ünsiyyət və güclü komanda ruhu;
Adaptivlik, dəyişən şəraitə tez uyğunlaşmaq qabiliyyəti;
Vaxtın idarə edilməsi və prioritetləşdirmə bacarığı;
