Pomiń do treści
Logo firmy Huuuge Games

Senior Data Scientist (Marketing)

Huuuge Games

Oferta w skrócie
25 00032 000PLN / mies.
🔀HybrydowaTryb pracy
📄Umowa o pracęKontrakt
⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie
LokalizacjaWarszawa
Źródło
Aktywna
Opublikowano15 czerwca 2026
Ostatnio sprawdzono15 czerwca 2026
Wygasa za25 dni
Werdykt JobHunt

To rola Senior Data Scientist specjalizująca się w marketingu w firmie tworzącej gry mobilne. Będziesz odpowiedzialny za optymalizację wydatków marketingowych poprzez budowę modeli predykcyjnych (LTV, ROAS), ulepszanie atrybucji (MMM, MTA, testy inkrementalne) oraz dostarczanie rekomendacji biznesowych. Pracujesz w zespole osadzonym w dziale marketingu, ale ściśle współpracujesz z innymi data scientistami. To rola z dużą autonomią, nastawiona na realny wpływ na skalę globalną i wymagająca zarówno umiejętności technicznych, jak i komunikacyjnych.

Brakuje: nie podano wielkości zespołu data science ani struktury raportowania, brak opisu procesu rekrutacyjnego.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Data Scientist

To rola Senior Data Scientist specjalizująca się w marketingu w firmie tworzącej gry mobilne. Będziesz odpowiedzialny za optymalizację wydatków marketingowych poprzez budowę modeli predykcyjnych (LTV, ROAS), ulepszanie atrybucji (MMM, MTA, testy inkrementalne) oraz dostarczanie rekomendacji biznesowych. Pracujesz w zespole osadzonym w dziale marketingu, ale ściśle współpracujesz z innymi data scientistami. To rola z dużą autonomią, nastawiona na realny wpływ na skalę globalną i wymagająca zarówno umiejętności technicznych, jak i komunikacyjnych.

Plusy
  • Rzeczywista autonomia i wpływ na skalę globalną (miliony graczy)
  • Praca z najnowocześniejszymi narzędziami i kształtowanie best practices
  • Osadzenie w marketingu daje bezpośredni wpływ na decyzje biznesowe
  • Benefits: opieka medyczna, sport, ubezpieczenie, elastyczne godziny, gry w pracy
Na co uważać
  • !Satywny model hybrydowy (3 dni w biurze) – nie dla pełnego remote
  • !Brak informacji o wielkości zespołu i strukturze raportowania
  • !Nie opisano procesu rekrutacyjnego
  • !Oczekiwania w nice-to-have dość specyficzne – mogą być de facto wymagane
Codzienna praca
  • Prowadzenie projektów Data Science od definicji problemu po wdrożenie i adopcję biznesową
  • Budowanie modeli LTV, ROAS i payback wpływających na alokację budżetu marketingowego
  • Rozwijanie frameworka pomiaru marketingowego poprzez MMM, MTA i testy inkrementalne
  • Identyfikowanie okazji biznesowych i przedstawianie rekomendacji opartych na danych
  • Współpraca z zespołami marketingowymi jako zaufany doradca i ekspert ds. danych
  • Przekładanie złożonych analiz na jasne, praktyczne zalecenia dla interesariuszy
  • Tworzenie skalowalnych rozwiązań i automatyzacja przepływów pracy
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Data scientist z około 5 letnim doświadczeniem, dobrym warsztatem Python/SQL i podstawami statystyki/ML, który miał styczność z analityką marketingową lub atrybucją. Potrafi projektować eksperymenty i wdrażać modele produkcyjne.

Raczej nie dla

Nie dla juniorów (poniżej 5 lat doświadczenia) ani dla osób bez silnego backgroundu statystycznego i umiejętności komunikacji biznesowej. Nie dla badaczy bez doświadczenia produkcyjnego.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid2/5
Senior5/5
Hands-on5/5
Architekt2/5
Remote2/5
Enterprise3/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół Data Science i jak jest zorganizowany?
  • ?Jaki jest obecny poziom dojrzałości pomiaru marketingowego (MMM, MTA)?
  • ?Z jakich narzędzi/technologii korzystacie do MMM i atrybucji?
  • ?Jak mierzony jest sukces na tym stanowisku?
  • ?Czy są dyżury lub wsparcie po godzinach dla modeli produkcyjnych?
  • ?Jaki jest roadmap dla funkcji data science w marketingu na najbliższy rok?
  • ?Czy są możliwości publikacji lub udziału w konferencjach?
  • ?Jak wygląda współpraca z innymi zespołami data science (produkt, ekonomia gry)?
Brakujące informacje
  • Nie podano wielkości zespołu data science ani struktury raportowania
  • Brak opisu procesu rekrutacyjnego
  • Nie wiadomo, czy istnieje polityka on-call dla modeli produkcyjnych
  • Brak informacji o budżecie szkoleniowym lub konferencyjnym
  • Nie podano konkretnego stacka chmurowego (np. AWS, GCP, Azure)
Zespół

Szybkie tempo, duża autonomia, kultura data-driven, ścisła współpraca z marketingiem, oczekiwana proaktywność i własność projektów.

Wynagrodzenie vs rynekn=107 · Senior · UoP

Powyżej mediany rynkowej

Ta oferta25 00032 000
Mediana: Senior · Python · UoP20 00025 300

Dane z aktywnych ofert zawierających technologię Python. Pełne statystyki zarobków →

🔗Podobne oferty