Продуктовый аналитик, Каналы B2C, Ozon Банк
Описание
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 направлением Customer Experience и программой "Приведи друга". Вам предстоит: Исследовать качество не монетизируемых фичей в банке; Оценивать долгосрочное влияние таких фичей на поведение пользователей в банке; Исследовать качество воронки программы "Приведи друга" в банке; Оценивать её экономическую эффективность; Проводить множество (от 4х в месяц) аб тестов от дизайна до подведения итогов; Активно участвовать в жизни направления и влиять на принимаемые решения; Строить сложные многоуровневые дашборды в Superset; Писать сложные запросы к Vertica, ClickHouse, Spark. Мы ожидаем: Высшее техническое, математическое, финансовое или экономическое образование; Опыт работы аналитиком от года; 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); Имеете опыт визуализации в BI системах (Tableau, Power BI, Datalens, Superset и т.д.); Знаете статистическую базу A/B тестирования; Базовое знание Python. Будет плюсом: Практический опыт проведения A/B тестов; Продвинутое знание Python; 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 "A/B без A/B" (causal impact, PSM, Diff n Diff и т.д.).