Мы находимся в поиске Аналитика данных на финтех проект. Аналитик будет отвечать за развитие системы аналитики клиентской ценности, сегментацию клиентской базы и оценку эффективности бизнес-инициатив. Роль предполагает тесное взаимодействие с бизнес-подразделениями и командой продвинутой аналитики для формирования рекомендаций, основанных на данных, и поддержки принятия решений.
Специалист будет участвовать как в регулярной аналитике и мониторинге ключевых показателей, так и в исследовательских задачах, направленных на поиск факторов роста клиентской ценности и повышение эффективности продуктовых решений.
Разработка и поддержка аналитической отчетности для мониторинга показателей CLTV.
Анализ клиентской базы и формирование сегментов на основе клиентской ценности и поведенческих характеристик.
Оценка результатов внедрения продуктовых и бизнес-инициатив.
Проведение A/B-тестов и интерпретация полученных результатов.
Выполнение факторного анализа изменений ключевых бизнес-метрик.
Подготовка аналитических выводов и рекомендаций для бизнеса.
Разработка дашбордов, презентаций и отчетов для различных уровней заинтересованных сторон.
Взаимодействие с командой продвинутой аналитики при разработке и оценке прогнозных моделей.
Анализ качества моделей и интерпретация метрик эффективности.
Опыт работы аналитиком данных, продуктовым или финансовым аналитиком от 1–2 лет.
Высшее образование в области математики, статистики, экономики, прикладной математики и информатики или смежных направлений.
Уверенное владение SQL, включая написание сложных запросов и работу с большими объемами данных.
Практический опыт работы с Hadoop или аналогичными платформами обработки данных.
Знание ключевых бизнес- и финансовых метрик, понимание принципов их расчета и интерпретации.
Продвинутые навыки работы в Excel (формулы, сводные таблицы, анализ данных).
Опыт визуализации данных и подготовки аналитических материалов с использованием дашбордов, презентаций и отчетности.
Знание математической статистики, теории вероятностей и методов проверки гипотез.
Владение Python для анализа и обработки данных.
Будет преимуществом:
Опыт работы с инструментами BI-аналитики.
Знание методов клиентской аналитики, сегментации и расчета CLTV.
Опыт оценки эффективности маркетинговых и продуктовых инициатив.
Понимание принципов машинного обучения и метрик качества прогнозных моделей.
Навыки работы с экспериментальным дизайном и статистической оценкой результатов A/B-тестов.
Своевременное предоставление качественной аналитики для принятия бизнес-решений.
Повышение прозрачности показателей клиентской ценности и сегментации.
Корректная оценка эффективности внедряемых инициатив и экспериментов.
Выявление факторов, влияющих на изменение ключевых бизнес-метрик.
Формирование практических рекомендаций, способствующих росту клиентской ценности и бизнес-результатов.
Условия: