Просмотр вакансии

Что нужно делать:

• Планировать, запускать и анализировать A/B-тесты, оценивать результаты и готовить рекомендации для развития продукта
• Анализировать поведение пользователей в цифровых каналах, выявлять точки роста и улучшать клиентский путь
• Исследовать клиентскую базу, анализировать ключевые показатели, сегменты и эффективность привлечения и удержания клиентов
• Разрабатывать аналитические отчеты и дашборды для продуктовых команд и руководства
• Проводить оперативную аналитику при запуске новых продуктов и функций, выявлять аномалии и предлагать решения
• Анализировать рынок и конкурентные продукты, использовать полученные инсайты для развития продукта
• Участвовать в развитии корпоративного хранилища данных (DWH), формировании витрин данных и контроле качества метрик
• Презентовать результаты анализа и рекомендации бизнес-заказчикам и продуктовым командам.

Что мы хотим видеть:

• Высшее образование (техническое, математическое, экономическое)
• Опыт работы продуктовым или data-аналитиком от 3 лет, желательно в банковской или финтех-сфере
• Уверенное владение SQL: написание сложных запросов, анализ больших объемов данных, работа с оконными функциями и агрегациями
• Опыт работы с BI-инструментами (Tableau, Power BI, Superset или аналогами) и создания аналитических дашбордов
• Практический опыт анализа данных с использованием Python (pandas, NumPy), знание основ статистики
• Опыт проведения и анализа A/B-тестов, оценки результатов экспериментов и подготовки рекомендаций
• Понимание продуктовых метрик, построения воронок, когортного анализа и оценки эффективности продуктовых решений
• Умение визуализировать данные и презентовать результаты анализа продуктовым командам, бизнес-заказчикам и руководству
• Навык превращать данные в практические выводы и гипотезы для развития продукта.

Будет преимуществом:

• Понимание ключевых риск-метрик и скоринговых моделей, опыт анализа кредитного портфеля
• Опыт работы с корпоративными хранилищами данных (DWH) и построением витрин данных
• Практический опыт применения методов машинного обучения для анализа данных и поиска закономерностей
• Опыт проектирования событийной аналитики и построения системы продуктовых метрик
• Навык проведения конкурентного анализа и подготовки рекомендаций на основе данных.