Продуктовый аналитик, B2C Кредитование, Ozon Банк

Ozon Банк - это подразделение Ozon, в котором 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.

Сейчас мы ищем продуктового аналитика в команду аналитики кредитных продуктов банка. Ваша основная задача - улучшение воронок привлечения клиентов и исследования клиентской активности. Работая над этими направлениями, вы будете напрямую влиять на бизнес-показатели.

Вам предстоит:

- Исследовать и строить воронки регистрации и идентификации в банке

- Анализировать узкие места и предлагать решения для улучшения конверсий

- Проводить A/B-эксперименты - от дизайна до подведения итогов

- Исследовать эффективность механики «Приведи друга»: оценивать качество потока, помогать в поиске оптимальных офферов

- Оценивать эффективность и качество модели, расставляющей приоритеты для промо-продуктов банка

- Строить многоуровневые борды в SuperSet

- Писать сложные запросы к Vertica, ClickHouse

Мы ожидаем:

- Высшее техническое, математическое, финансовое или экономическое образование

- Опыт работы аналитиком от 2 лет

- Уверенные знания математики и основ статистики

- Навыки общения с заказчиками и выявления бизнес-требований

- Способность понятно объяснять выводы на основе работы с данными

- Умение аргументированно отстаивать свою точку зрения и готовность учитывать мнения коллег

- Понимание метрик привлечения и активности пользователей

- Владение SQL на уровне написания сложных запросов: вложенные запросы, оконные функции, методы оптимизации запроса

- Знание Python на уровне анализа, визуализации и интерпретации данных: pandas, numpy, matplotlib, scilearn

- Опыт визуализаций в BI-системах - Tableau, Power BI, Datalens, Superset и других

- Знание статистической базы A/B-тестирования и опыт проведения качественных A/B-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 другие

- Опыт публикации статей и выступлений на конференциях