Ищем Data-аналитика в нашу команду. У нас собрались ребята с самым разным крепким бэкграундом — это позволяет с большой скоростью расти в профессиональном плане. Наша команда делает всю аналитику для отдела. Отдел занимается проведением различных финансовых сделок для корпоративных клиентов.
90% твоих задач будут связаны с задачами сейлзов — это ребята, которые продают различные конверсионные продукты для клиентов.
Примеры вопросов, на которые мы ищем ответы
- Почему цена на наш продукт именно такая?
- Почему клиент перестал совершать сделки? Как его вернуть?
- Действительно ли нужна эта LLM-продукту? Какой эффект мы ожидаем от её внедрения?
- Как изменился портрет клиента после укрепления валютной пары?
- Каким новым клиентам мы можем предложить наш продукт?
- Может ли мы провести А/Б-тест для этой модели? Не слишком ли слабо консолидированы группы?
Заметно, что ответы на эти вопросы, помимо типичных аналитических знаний, подразумевают также использование моделей ML, понимание LLM-технологий и интересных математических методов.
Мы не ограничиваем сотрудника рутиной, доверяем его экспертности и даём столько свободы и ресурсов, сколько необходимо для качественного выполнения задач.
Задачи
Первая неделя
- Получение доступов, прохождение обязательных и необязательных (мы сами порекомендуем нужные) курсов. Знакомство с основными инструментами работы, понимание особенностей некоторых рабочих виртуальных сред.
2-3 недели
- В этот период ожидаем, что сотрудник уже начал копаться в данных и определять связь между бизнес сущностью и тем, что он видит в БД. Также важно определить, где лежат основные источники данных и как в них «ходить». В этот период также важно познакомиться с бизнесом и его хэдами, определить основных стейкхолдеров и заказчиков. Уже появятся первые продуктовые задачи — скорее всего, связанные с поддержкой существующего функционала — валютных сигналов, smart pricing, и т.п.
Первые полтора месяца
- Здесь ожидаем, что ты уже в курсе всех проектов, над которыми идёт работа и активно в них внедрён в том или ином формате.
Что мы ждем от тебя
- Будет супер, если ты много работал c PySpark, так как чаще всего именно с его помощью ходим в Data Lake и создаём модели. Но крепкий опыт в pandas тоже подойдёт.
- Оконки и CTE и т.п. в SQL. Работаем через DBeaver с PostgreSQL и Hive.
- Хорошее понимание основных статистических показателей и математики в целом. Бизнесу часто нужен перевод на аналитический язык и обратно, также нужно уметь объяснять ребятам, что что-то может не получиться чисто математически.
- Знание Classic ML, так как написать модель — может быть стандартной задачей. Понимание LLM как плюс.
- Будет круто, если знаком с Airflow и умеешь поднимать даги.
- Очень хорошие софты. Наши заказчики сидят на дэске (если смотрел Волк с Уолл стрит — то вот там буквально всё так и выглядит). Наши дашборды работают на больших телевизорах, и на них смотрят многие из отдела. Для тебя не должно быть проблемой подойти что-то и уточнить, найти нужного человека, или самому поставить встречу с сейлзами, если есть какой-то вопрос или повод для обсуждения проекта.
У нас
- Комфортный офис в 5 минутах от метро, гибрид.
- Отличный социальный пакет (ДМС с первого месяца со стоматологией и массажем, страхование выезжающих за рубеж, скидки на корпоративные продукты, тренажерный зал).
- Льготное кредитование, программа корпоративных скидок и не только.
- Профессиональные обучающие курсы и конференции.
- Возможность выбора любого оборудования.
