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

29 мая 2026

Уровень зарплаты:
з.п. не указана
Требуемый опыт работы:
Не указан

Вакансия: Продуктовый аналитик, B2C Каналы, Ozon Bank

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 аналитики продуктов цифровых каналов. В рамках этой команды Вы будете работать над транзакционным направлением - исследовать качество и экономику платежей, переводов, пополнений в банке.

Вам предстоит:

  • Исследовать качество транзакционных сценариев в банке и искать узкие места
  • Оценивать потенциальное и реальное влияние на экономику транзакций от изменений внешних и внутренних
  • Проводить множество (от 3х в месяц) аб тестов от дизайна до подведения итогов
  • Активно участвовать в жизни направления и влиять на принимаемые решения
  • Строить сложные многоуровненые дашборды в Superset
  • Писать сложные запросы к Vertica, ClickHouse, Spark

Мы ожидаем:

  • Высшее техническое, математическое, финансовое или экономическое образование;
  • Опыт работы аналитиком более 1.5 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), 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);
  • Опыт применения различных методологий "АБ без АБ" (causal impact, PSM, Diff n Diff и тд)