Ozon Банк — это отдельная часть Ozon, где тесно переплетается всё, что связано с финансами и IT. Мы создаём новые для рынка продукты и сервисы для физических и юридических лиц. Гордимся атмосферой в командах: каждый сотрудник может влиять на процессы и пути к результату.
Ищем продуктового аналитика в команду транзакционных сервисов B2C. Вы будете работать в команде Лояльности, и заниматься удержанием пользователей и увеличением их транзакционной активности, в продукте Дебетовая Карта. Основным вашим фокусом будет направление Партнерской Лояльности.
Вам предстоит:
- Искать пути автоматизации регулярных процессов направления
- Помочь выстроить ключевую аналитику направления
- Искать точки роста относительно нового направления, исследуя для этого пользовательскую базу и её взаимодействие с интерфейсами
- Работать с наращиванием транзакционной активности, удержанием и предотвращением оттока
- Проводить АБ эксперименты (от 3 в месяц) от этапа дизайна до подведения итогов;
- Строить многоуровневые борды в SuperSet;
- Писать сложные запросы к Vertica, ClickHouse.
Мы ожидаем:
- Высшее техническое, математическое, финансовое или экономическое образование;
- Опыт работы аналитиком более 2х лет;
- Уверенные знания математики и основ статистики;
- Умение общаться с заказчиками и выявлять бизнес-требования;
- Умение рассказать о полученных на основе работы с данными выводах понятным языком;
- Умение аргументированно отстаивать свою точку зрения и готовность слышать и учитывать точки зрения ваших коллег;
- Вы разбираетесь в продуктовых метриках, связанных активностью пользователей в продукте (ARPPU /. TPV / Retention и другие);
- Владение SQL на достаточном для написания сложных запросов уровне (вложенные запросы, оконные функции, методы оптимизации запроса);
- Знание Python на уровне, достаточном для анализа, визуализации и интерпретации данных (pandas, numpy, matplotlib, scilearn), пониманием синтаксиса "чистого" питона (работа со словарями, списками, и.т.д.);
- Имеете опыт визуализации в BI системах (Tableau, Power BI, Datalens, Superset и тд);
- Знаете статистическую базу АБ тестирования и имеете опыт проведения качественных АБ тестов от дизайна до подведения итогов
Будет плюсом:
- Опыт работы с инструментами оркестрации данных (Airflow, Git);
- Наличие реальных бизнес-кейсов, когда ваша личная инициатива принесла пользу бизнесу
- Опыт построения базовых ML моделей в условиях реального продукта (линейная или логистическая регрессия, случайный лес, catboost);