Middle Data Analyst

Мы – команда Стратегического маркетинга в Департаменте маркетинга и коммуникаций. Наша команда аналитиков данных занимается применением методов статистического анализа и машинного обучения для выявления инсайтов, которые далее мы используем для разработки продуктовых и сегментных стратегий. Мы работаем с действительно большими объемами данных: в ходе работ вы столкнетесь с огромными данными. Таблицы в 10-ки Тб и сотни миллиардов записей. Для извлечения и обработки необходимых разрезов данных мы используем современный инфраструктурные решения: сотни ядер и терабайты оперативной памяти будут в вашем распоряжении. Источники данных – продуктовые системы Банка (реляционные СУБД Oracle, MS SQL, PostgreSQL), работать предстоит с реализованными в Hadoop репликами источников. Обязанности • Поиск и интерпретация аномалий в данных, формирование предложений по повышению доходности/эффективности применения конкретных инструментов комплекса маркетинга; • Сегментирование клиентской базы; • Описательный анализ сегментов/продуктов/каналов Требования • Высшее образование: математическое, техническое, экономическое • Желателен опыт работы аналитиком в бизнес-организациях – от 3-х лет. Сферы: телеком, консалтинг, банки. • Продвинутые знания языка SQL, инструментов работы с базами/витринами данных (умение собирать статистику для планирования/прогнозирования либо пост-анализа маркетинговых кампаний/продуктов и услуг) • Продвинутые знания python: Pandas, NumPy, Scikit-learn • Понимание экономической механики маркетинговых кампаний и основных драйверов роста показателей доходности • Способность находить зависимости, уметь объяснять отклонения от плана/тренда. Понимание основных трендов в поведении и динамике клиентов, пользовании банковскими продуктами • Продвинутый уровень пользования PowerPoint/Excel и смежных инструментов (сильные навыки визуализации данных / составления презентаций / написания лаконичных выводов по результатам анализа); Будет преимуществом: • Понимание основ data science и машинного обучения (знание основных алгоритмов и подходов к обработке данных, созданию и обучению ML моделей), идеально если есть опыт работы в клиентской аналитике, построения предиктивных моделей. • Стек Hadoop на уровне пользователя (hive/ impala/ spark)