Senior Data Scientist, Marketing

Scopely — глобальная игровая компания, чья миссия — каждый день вдохновлять людей играть. Миссия Scopely Explore (подразделения Scopely) — вдохновлять людей исследовать мир вместе. Мы создаём продукты, стимулирующие физическую активность, исследования и личное социальное взаимодействие.

Мы ищем сильного в количественном анализе и бизнес-мышлении Senior Data Scientist, Marketing для поддержки глобальной marketing-организации. Вы будете работать на пересечении data science, глубокой marketing domain expertise и AI. Роль включает разработку measurement frameworks, analytical models, например Marketing Mix Modeling, и масштабируемых reporting solutions для решений по user acquisition, brand investments, CRM и долгосрочному росту игроков. Вы также будете использовать AI-augmented workflows для ускорения полного data science lifecycle.

Роль подходит человеку, сочетающему сильные технические навыки, интеллектуальную любознательность, современный взгляд на трансформацию data science workflow с помощью AI и желание понимать, как маркетинговые инвестиции превращаются в долгосрочную ценность игрока.

Обязанности

User Acquisition (UA)

• Участвовать и отвечать за Marketing Mix Modeling (MMM) и другие aggregate measurement подходы для оценки cross-channel и upper-funnel влияния, например brand, там, где deterministic attribution ограничена.
• Создавать и поддерживать надёжные ETL pipelines, загружающие, преобразующие и валидирующие UA data из ad networks, MMP и внутренних систем.
• Разрабатывать и улучшать predictive LTV (pLTV) models для более быстрой оптимизации UA campaigns по ранним сигналам пользователей.
• Исследовать, создавать и улучшать AI-based системы, способные отвечать на типовые data-запросы stakeholders и быстро диагностировать проблемы data pipelines.
• Поддерживать testing frameworks — geo experiments, holdouts, incrementality tests — для оценки эффективности кампаний в privacy-constrained среде.
• Сотрудничать с Finance и UA, согласуя forecasting methodologies и investment strategies на основе pLTV и payback periods.

Прямой маркетинг

• Создавать и поддерживать надёжные datasets и ETL workflows для данных из ad platforms, CRM systems, social channels и внутренних источников.
• Поддерживать измерение и оптимизацию direct marketing каналов, включая email, push notifications, in-app messaging и другие CRM/lifecycle campaigns.
• Сотрудничать с Marketing stakeholders, предоставляя практические инсайты по targeting, segmentation, messaging effectiveness и channel strategy.

Analytics Infrastructure и эффективность workflow

• Участвовать в создании масштабируемых dashboards и стандартизированной отчётности для self-serve marketing analytics.
• Находить возможности автоматизации повторяющейся отчётности и генерации инсайтов.
• Использовать современные AI/ML tools, например automated modeling workflows и AI coding assistants, для ускорения анализа, повышения качества кода и документации и соединения технических AI-insights с бизнес-stakeholders, обеспечивая точность результата и соответствие сложной бизнес-логике.
• Обеспечивать качество данных, документацию и consistency marketing data pipelines.
• Способствовать ответственному и продуманному adoption AI-powered analytics tools ради сопровождаемости и долгосрочного обмена знаниями.

Требования

• 4–8 лет опыта data science, marketing analytics или смежной количественной роли; желательно gaming, mobile или digital consumer experience.
• Подтверждённое владение AI agentic tools для ускорения end-to-end data science workflows.
• Подтверждённый опыт user acquisition measurement и attribution, включая Marketing Mix Modeling или другие aggregate-level measurement frameworks.
• Понимание полной marketing funnel: brand/awareness, social, UA и direct marketing channels — email, push, CRM.
• Знакомство с ключевыми performance metrics: CAC, ROAS, retention, engagement и LTV.
• Опыт marketing data из ad platforms, CRM systems или aggregate reporting environments.
• Владение SQL и опыт Python или аналога для анализа.
• Опыт больших datasets в cloud data warehouse, например BigQuery, и dashboards в BI tools, например Looker.
• Сильные аналитические, коммуникативные навыки и stakeholder management в кросс-функциональной среде.

Будет плюсом, если…

• Опыт поддержки измерения brand или upper-funnel marketing.
• Знакомство с lifecycle marketing analytics, segmentation modeling или propensity modeling.
• Опыт построения marketing data pipelines с Airflow, Composer или аналогичными orchestration tools.
• Опыт работы с глобальными marketing teams в нескольких регионах.

Для кандидатов в CA, CO, NJ, NY и WA годовой диапазон зарплаты указан ниже. Помимо базовой оплаты сотрудники могут иметь право на equity, bonuses и комплексный benefits package, включая healthcare, retirement benefits, pet insurance, оплачиваемые праздники, Scopely free days и unlimited paid time off. Предлагаемая базовая зарплата может различаться в зависимости от связанных с работой знаний, навыков и опыта.

Годовой диапазон зарплаты для CA, CO, NJ, NY и WA

$17 100—$253 000 USD

О Scopely

Scopely — ведущая игровая и глобальная interactive entertainment компания, в портфеле которой находятся многие из самых любимых и долгоживущих игровых проектов мира, включая две самые успешные мобильные игры всех времён — MONOPOLY GO! и Pokémon GO, а также Stumble Guys, Star Trek™ Fleet Command, MARVEL Strike Force, WWE Champions, франшизу Scrabble®, Yahtzee® With Buddies и многие другие. На mobile, web, PC и console Scopely создаёт, разрабатывает, издаёт и поддерживает в live-режиме один из самых разнообразных и отмеченных наградами портфелей в игровой индустрии, объединяя сотни миллионов игроков общей любовью к играм.…

Текст вакансии длинный, здесь показана его часть. Полностью — на сайте студии.