Аналитик данных / Data Scientist в финтех-проект (удаленная работа)
(вакансия не опубликована)

Вакансия: Аналитик данных / Data Scientist в финтех-проект

Описание вакансии

О нас:

Мы финтех-компания, специализирующаяся на лидогенерации для онлайн-займов.

Наши ключевые продукты:

- Система подбора наиболее вероятных к одобрению займов;

- Собственная админ-панель для управления сетью сайтов;

- Внутренний сервис для прозвона и отправки SMS пользователям с учетом всех требований законодательства РФ.

Сейчас мы ищем аналитика с уверенными навыками в Data Science и Python, который не просто умеет обрабатывать и очищать данные, но способен видеть за цифрами поведение пользователей и предлагать бизнес-гипотезы.

Задачи:

- Формулировать и проверять гипотезы, направленные на повышение конверсии и эффективности каналов лидогенерации;

- Анализировать поведение пользователей на всех этапах воронки (от клика до заявки и одобрения)

- Работать с данными из разных источников (ClickHouse, MySQL, лог-файлы, API рекламных систем);

- Участвовать в построении скоринговых моделей, предиктивной аналитики и оценки качества трафика;

- Помогать маркетингу и продукту принимать решения на основе данных;

Требования:

- Опыт работы аналитиком (более 1 года)

- Уверенное знание Python и библиотек (pandas, numpy, matplotlib/seaborn, scikit-learn);

- Опыт в анализе пользовательского поведения и A/B тестировании;

- Опыт работы с SQL (MySQL/ClickHouse будет плюсом);

- Понимание бизнес-метрик: конверсии, ROI, CAC, LTV и пр.;

- Умение работать с большими объемами данных и извлекать из них ценную информацию;

- Инициативность и умение самостоятельно ставить задачи на основе анализа данных.

Будет плюсом:

- Опыт работы в финтехе, лидогенерации или смежных направлениях;

- Опыт построения моделей для оценки вероятности одобрения займа, прогнозирования дохода и т.п.;

- Навыки визуализации данных (Tableau, PowerBI или свои решения).

Условия:

- Удаленный формат работы;

- Гибкий график;

- ЗП обсуждается индивидуально, в зависимости от опыта;

- Работа в зрелом, прибыльном бизнесе с реальной аналитикой и влиянием на продукт;