Наша команда занимается разработкой и развитием рекомендательной системы продуктов и сервисов экосистемы Сбера, а также ее интеграцией со всеми доступными поверхностями и каналами коммуникаций. Наша задача – создавать персональные предложения полезных для клиентов продуктов в релевантных каналах коммуникаций.
Обязанности
- анализ эффективности запускаемых кампаний и пилотов
- проведение исследований по причинам изменения метрик эффективности
- поиск и анализ новых источников данных для улучшения качества рекомендательной системы
- разведочный анализ данных совместно с DS-командой, проверка гипотез на данных, определение приоритетных направлений для исследований
- создание проверок качества данных и требований для систем источников.
Требования
- уверенное знание SQL (оконные функции, умение читать план запроса и т.д.)
- опыт работы в Python (библиотеки – pandas/numpy/matplotlib/seaborn)
- умение презентовать результаты своих исследований и объяснять сложные вещи простыми словами
- знание основ статистики (методология оценки А/В-тестов, проверка гипотез)
- навыки анализа большого массива данных
- аналитическое мышление и умение систематизировать информацию.
будет плюсом**:**
- опыт работы с Hadoop, Spark
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- офисный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.