- Кількість кредитів 3
- Тип Обов'язковий
- Семестри 7, 11
- Рівень вищої освіти Бакалавр, Магістр
- Підсумковий контроль Залік
⚡Квест: Експерименти, продуктові метрики та Machine Learning в Growth Engineering!
Готовий управляти релізами на основі чистих даних, а не інтуїції? Стань Growth Engineer! Опануй математичний дизайн А/В-тестів, конфігуруй Feature Flags із логікою Kill Switch та виявляй аномалії на кшталт Rage Clicks. Пиши симуляції Монте-Карло на Python, розгортай self-learning ML-алгоритми багаторуких бандитів та впроваджуй моделі Churn Prediction на TensorFlow.
🚀Керуй ростом продукту за допомогою штучного інтелекту!
🛠Стек: Python, Scikit-learn, TensorFlow, PostHog, GrowthBook, BigQuery, RevenueCat.
🎒В рюкзак: Експериментальний інфраструктурний рушій + ML-система оптимізації.
⚡Квест: Підкори математичний дизайн А/В-тестів, розгортай системи Feature Flags та інтегруй Machine Learning у контур Growth Engineering!
🌐Опис місії
У сучасному продуктовій розробці рішення давно не ухвалюються інтуїтивно. Індустрія потребує інженерів росту (Growth Engineers), здатних проводити точні експерименти, керувати фінансовими потоками монетизації та впроваджувати алгоритми штучного інтелекту для оптимізації продуктів під навантаженням. Цей квест — твоє фінальне занурення у світ валідації гіпотез та автоматизації релізів. Ми навчимо тебе математично проєктувати А/В-тести без пастки підглядання, автоматично розпізнавати інфраструктурне розведення трафіку (SRM) та проводити глибоку очистку кодової бази від Trash-модулів за інженерною стратегією Kill the Code. Ти дізнаєшся все про симуляції ризиків методом Монте-Карло, FinOps-моделювання собівартості функцій, побудову реферальних Growth Loops та розгортання самонавчальних ML-алгоритмів під надкороткі вікна конверсії. Ліквідуй розрив між написанням коду та його реальними фінансовими наслідками у продакшені!
🛠Твій інструментарій
Data Science Stack, Modeling & AI: Python (Pandas, NumPy, SciPy Stats, Statsmodels), Jupyter Notebook, VS Code, Cursor AI, GitHub Student Pack.
Machine Learning Engines: Scikit-learn, TensorFlow (моделі Churn Prediction, прогнозування LTV, Thompson Sampling).
Feature Management, Releases & Experiments: GrowthBook Open-Source Engine (Chi-Square розрахунок SRM), PostHog Feature Flags SDK (управління канарковими релізами), LaunchDarkly.
Technical SLA-Monitoring & Diagnostics: LogRocket Public Sandbox, Microsoft Clarity (ШІ-аналіз сесій, Rage Clicks, Dead Clicks).
DWH Processing & API Infrastructure: Google BigQuery Sandbox (криптографічне хешування FARM_FINGERPRINT + Salt), Postman (тестування Webhooks та платіжних станів).
Monetization Analytics & Cloud SDKs: Amplitude, Mixpanel (воронки Paywalls, NRR, MRR Expansion), RevenueCat SDK, Stripe sandbox mode (відлагодження життєвого циклу підписок).
BI-Visualization & Semantic Layer: Looker Studio Professional (Parameters Layer), Tableau Desktop.
🚀Що прокачаєш (Суперсили)
Advanced Experimental Design: Навчишся розгортати детерміновані, stateless системи розведення трафіку через криптографічне хешування, розраховувати Sample Size/MDE та обходити пастку Peeking Problem.
Feature Flags & Fault Tolerance: Опануєш конфігурування YAML-шаблонів Feature Flags, налаштування канаркових релізів та логіки аварійного відключення коду (Kill Switch) при падінні SLA.
Machine Learning in Production: Навчишся реалізовувати алгоритми багаторуких бандитів (Thompson Sampling) на основі Beta-розподілу для динамічної оптимізації трафіку та будувати предиктивні ML-моделі відтоку (Churn Prediction).
FinOps & Growth Engineering: Прокачаєш навички розрахунку собівартості програмного запиту (Cost-per-Query), моделювання воронки екранів оплати (Paywalls) та програмування реферальних петель із розрахунком K-фактора віральності.
🎒Що покладеш у рюкзак (Портфоліо)
На фінальному захисті у формі імітації засідання Growth & Infrastructure Review Board ти презентуєш свій Автоматизований маркетингово-аналітичний контур, експериментальний інфраструктурний рушій та ML-систему оптимізації ІТ-продукту (MarTech, Growth Engineering & ML Optimization Engine):
MarTech Shard & Release Node: Інтегроване у код додатку SDK Amplitude/Mixpanel та розгорнута система PostHog Feature Flags із налаштованим аварійним вимикачем Kill Switch.
Mathematical-Experimental Script Stack: Автоматизований Python-скрипт симуляції Монте-Карло для перевірки помилок першого роду та працюючий алгоритм багаторуких бандитів (MAB).
Growth Loops & Subscription Engine: Програмно реалізований контур реферальних посилань (Referral Gateway) та воронка Paywalls з інтегрованим RevenueCat/Stripe SDK для симуляції життєвого циклу підписок.
AI-Recommendations & Predictive ML Shard: Навчена на Python рекомендаційна система (Collaborative Filtering) з метриками Precision@K та ML-модель Churn Prediction на базі TensorFlow.
Technical TARS Report & Decision Dashboard: Звіт кластерного аналізу Trash-модулів ( Kill the Code) разом з інтерактивним BI-дашбордом для моніторингу фінансових метрик продукту (NRR, MRR Expansion, Negative Churn).
💼Твій майбутній тайтл
Цей унікальний інженерний стек миттєво конвертується в оффери на позиції:
Growth Engineer / Data Developer.
Product ML Engineer / Recommendation Systems Developer.
MarTech Engineer / Monetization Analyst.
QA Performance Engineer / FinOps Infrastructure Analyst.
