Продуктовый аналитик, Каналы B2C, Ozon Банк (удаленная работа)

Вакансия: Продуктовый аналитик, Каналы B2C, Ozon Банк

Описание вакансии

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 Каналов B2C. Вы сможете напрямую влиять на бизнес, работая над улучшением кросселла банковских продуктов и развитием персонализации рекламных инструментов.

вам предстоит:

• Исследовать как пользователи открывают новые банковские продукты и искать точки роста;
• Собирать данные для ML моделей персонализации, искать потенциально весомые фичи и много взаимодействовать с ML командой;
• Проводить много АБ экспериментов от этапа дизайна до подведения итогов;
• Строить многоуровневые дашборды в Superset.
• Писать сложные запросы к Vertica, ClickHouse.

мы ожидаем:

• Высшее техническое, математическое, финансовое или экономическое образование;
• Опыт работы аналитиком более 2-х 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;
• 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);
• 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);
• Опыт построения базовых ML моделей (линейная или логистическая регрессия, случайный лес, catboost);
• Опыт анализа процессов с помощью process mining (Retentioneering и т.д.);
• Статьи, выступления на конференциях.