Data Engineer
Data Engineer
Метро: Курская
Описание вакансии
Обязанности:
Посмотреть контакты работодателя
- Разработка ключевых маркетинговых метрик (CAC, LTV, ROI, , удержание, сегментационная эффективность и т.д.)
- Создание интерактивных, понятных и actionable дашбордов (в Tableau, Power BI, Looker Studio, Redash и др.) для мониторинга эффективности продутов, анализа каналов и поведения аудитории
- Проведение качественных и количественных исследований клиентских сегментов: выявление паттернов поведения, потребностей, болевых точек
- Анализ взаимосвязей и взаимозависимостей между продуктовыми активностями, характеристиками клиентов и их действиями (покупки, отток, вовлеченность)
- Сегментация аудитории на основе поведенческих, демографических и транзакционных данных
- Прогнозирование LTV (Customer Lifetime Value)
- Модели склонности к покупке/конверсии (Propensity Modeling)
- Прогнозирование оттока клиентов (Churn Prediction). Работа с соответствующими технологиями (Python/R, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, MLflow и др.)
- Мониторинг и поддержка производительности моделей в production
- Создание, поддержка и оптимизация ETL/ELT пайплайнов для сбора, очистки и трансформации данных из маркетинговых источников (CRM, рекламные платформы, веб-аналитика, email, соцсети), внутренних систем и данных о клиентах
- Построение и поддержка хранилищ данных (Data Warehouse / Data Lake) для маркетинговой аналитики
- Автоматизация рутинных отчетов и процессов анализа
- Оптимизация производительности запросов и пайплайнов
- Опыт работы Data Engineer, Analytics Engineer или в аналогичной роли от 2-3 лет
- Продвинутое знание SQL и опыт работы с реляционными (PostgreSQL, MySQL) и/или колоночными (BigQuery, Redshift, ClickHouse) базами данных
- Опыт проектирования и построения ETL/ELT пайплайнов (Airflow, Luigi, dbt, Spark, Talend, Fivetran или аналоги)
- Опыт работы с облачными платформами (GCP, AWS, Azure) и их сервисами для данных
- Сильные навыки анализа данных и статистики
- Опыт создания дашбордов и визуализаций в BI-инструментах (Tableau, Power BI, Looker, Data Studio и т.п.)
- Понимание принципов работы и применения машинного обучения на практике
- Опыт использования библиотек (Scikit-learn, Pandas, NumPy) и фреймворков
- Умение ясно доносить сложные технические концепции до нетехнических заинтересованных сторон (маркетологи, менеджеры продукта)
- Английский язык – уровень Upper-Intermediate (B2) и выше (для чтения технической документации, иногда общения)
- Знание языка программирования Python на уровне, достаточном для сложной обработки данных и ML
- Опыт работы с Big Data технологиями (Spark, Kafka, Hadoop экосистема)
- Опыт в компании №1 в России на рынке корпоративного страхования, в высокопрофессиональной команде с уникальной для рынка историей, знаниями и технологиями
- Реальные возможности профессионального и карьерного роста
- Оформление полностью в соответствии с ТК РФ, включая оплачиваемый отпуск 28 календарных дней и дополнительный день к нему и, конечно, оплачиваемый больничный
- Стабильный доход в стабильной компании
- Социальный пакет, включающий добровольное медицинское страхование в лучших клиниках города, специальные предложения по страхованию (КАСКО, имущество, жизнь), льготное кредитование, скидки на фитнес и другие программы от партнеров
- Заботу компании о детях сотрудника: скидки в детские лагеря и подарки на Новый год
- Удобное расположение офиса в центре города или работа в гибридном формате