Middle аналитик в контакт-центр сервиса путешествий

компания "туту.ру" мы контактный центр в туту, куда тысячи людей каждый день обращаются по поводу путешествий. мы часть большой it-команды, знаем о том, как наш продукт ведет себя в руках пользователей, и о том, что клиенты ждут от нашего сервиса. мы держим руку на пульсе и плотно работаем с тем, чтобы путешествия у людей проходили удобнее и проще. каждый месяц больше 100 операторов обрабатывают 100 тысяч обращений в звонках, чатах и письмах круглосуточно. мы ищем аналитика, который поможет руководителям контакт-центра принимать решения по управлению контакт-центром на основе данных как это работает: аналитик самостоятельно достает и обрабатывает данные, после чего создает витрины и дашборды на их основе; руководители мониторят дашборды с данными и оперативно реагируют на отклонения в показателях. или создают новые гипотезы, как этих отклонений можно избежать в будущем. немного про стек: sql, python, postgresql, clickhouse, exasol, metabase. основные задачи: используя готовый простой инструментарий формируете витрины данных по принципу self-service etl; поддерживаете и разрабатываете дашборды и метрики для них по работе контакт-центра для разного уровня менеджмента; поддерживаете и разрабатываете дашборды и метрики по работе чат-бота для оценки его эффективности; в команде с руководителем + data engineer выводите на новый уровень работу контакт-центра, минимизируя кол-во рутинных операций и минимизируете риск ошибок в выводах на основе данных работаете с ad-hoc запросами для предоставления данных. от вас нужно: знание sql на уровне сложных запросов; опыт работы с любым bi инструментом; умение искать и локализовывать аномалии в данных; опыт подготовки данных для удобной визуализации и очистка данных; python/r будет плюсом. про команду и рабочий процесс: задачи ставятся руководителем контакт-центра, тим-лидами или экспертами контакт-центра в формате задач в jira. в задачах описывается, зачем/ к чему хотим прийти/ какую гипотезу проверить/какое решение хотим принять на основе выводов аналитика. либо в задаче есть описание отчетов/дашбордов/прогнозов, которые нужно получить; примеры данных контакт-центра — время, которое телефонный звонок провел в ivr, время, сколько оператор разговаривал с клиентом, время, сколько оператор удерживал клиента в звонке в режиме hold; работа предполагает постоянное взаимодействие со смежными подразделениями: дата-инженерами, командами разработки, другими аналитиками для обмена опытом и для работы над кросс-командными задачами; работа с задачами идет по недельным спринтам, с планированием в начале спринта и демо в конце. график работы: работаем в гибридном формате, 2-3 дня в офисе. возможен вариант и полной удаленки. про компанию: — современный технический стек (почти везде кроме мрачных подвалов), адекватные техруководители, понимающие, что такое своевременный рефакторинг и новые технологии;— сильный блог на хабре, где вы сможете писать о своей работе (если захотите);— хорошая техническая инфраструктура, очень крутая внутренняя база знаний, культура api и так далее;— открываются новые направления, где можно делать всё с нуля. весь положенный набор плюшек: дмс со стоматологией, кухня в офисе, страховка на путешествия, ноутбук, премии по результатам работы, оплата больничных, регулярная переиндексация зарплаты, а также обучение, премия за прочитанные книги и обмен опытом. структура собеседований: пройти hr-менеджера, 15-20 минут перед техсобеседованием. никаких «кем вы видите себя через 5 лет»; встреча с продуктовыми аналитиками из других команд. можно понять, достаточно ли профессиональна наша команда и комфортно ли вам с ней будет. мы, в свою очередь, чуть лучше познакомимся с вашим опытом и навыками); тестовое задание (опционально); финальное общение с руководителем отдела и product owner.