Аналитик клиентского опыта

Ищем продуктового аналитика в контентный блок Одноклассников для улучшения опыта взаимодействия с контентом в соцсети как пользователей, так и авторов.

Вас ждёт большое количество discovery-задач, поиска гипотез и их подтверждения. Работа продуктового аналитика в нашей команде влияет не только на взаимодействие пользователей и авторов с контентом, но и на другие проекты внутри Одноклассников: рекомендательную систему, внедрение и настройку инструментов контентной платформы.

Задачи

• Выстраивание системы метрик для оценки успеха проекта
• Проведение исследований для проверки продуктовых гипотез
• Проактивная поставка гипотез для продуктовой команды
• Дизайн и проведение A/B-тестов
• Подготовка аналитических отчётов для разных уровней топ-менеджмента
• Ad hoc запросы для внутренних и внешних партнёров и заказчиков

Требования

• Успешные кейсы по оптимизации продукта на основе данных
• Опыт проведения A/B-тестов
• Глубокое понимание продуктовых метрик и их взаимосвязи
• Опыт проведения A/B-тестирования (дизайн экспериментов, оценка результатов)
• Умение работать со статистическими данными и делать обоснованные выводы
• Способность структурировать информацию и представлять результаты анализа
• Продвинутый SQL (сложные запросы, оконные функции, CTE)
• Python (Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib/Seaborn)
• Опыт работы с BI-инструментами (Superset, Tableau или аналоги)
• Базовые знания статистики и математического анализа
• Аналитическое мышление и внимание к деталям
• Умение работать с большими объёмами информации
• Способность чётко формулировать гипотезы и проверять их
• Навыки эффективной коммуникации и презентации результатов
• Проактивность и инициативность в решении задач

Будет плюсом

• Знание методов машинного обучения
• Опыт работы со стеком больших данных Яндекса (YT/YQL/SPYT/CHYT)

Сбербанк Страхование трансформирует процесс урегулирования убытков. Мы уходим от ручного сопровождения к полностью цифровым клиентским путям и интеллектуальной автоматизации. Ваша задача не просто проектировать, но и реализовывать «to be» процессы от гипотезы до продакшена.

Ищем аналитика с опытом в страховании для усиления действующей команды.

• Управление ожиданиями. Поиск неэффективных этапов процесса урегулирования, автоматизация и расчет эффективности. Защита предложенных решений.

• Data-driven анализ. Формирование метрик качества урегулирования, самостоятельный SQL-анализ для проверки гипотез.

• Участие в полном цикле: от идеи до приемки. Включая написание сценариев для тестирования нового функционала.

• Работа с DS-командой. Формулирование задач для моделей (классификация убытков, распознавание документов, чат-боты.

• Опыт работы в страховании от 3 лет;

• SQL на уровне уверенного middle: умение собирать витрины, окна, подзапросы. Сбор данных, проверка гипотез;

• Python: умение написать скрипт для предобработки данных/автоматизации;

• Excel: на уровне уверенного пользователя;

• Работа с требованиями: Jira и Confluence, умение сформулировать и принять задачу на доработку.

Преимущества (будет большим плюсом):

• Опыт работы в урегулировании убытков или UW;

• Понимание DS: Понимание принципов работы с ML и LLM;

• BI: Практические навыки работы с BI-инструментами и системами аналитики.

• Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Проспект мира);

• Льготные ипотечные условия кредитования;

• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ;

• ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

• Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

We're hiring a Senior Data Analyst for Lifecycle Marketing at Finom.

This is not a “build us a dashboard” role. We want an analyst who understands lifecycle: frequency, propensity, the behaviours behind retention and churn. Someone who sits alongside our team as a partner, not a data request queue.

What you’d actually do:

Get involved before anything is built and ask “can we even measure this at our volumes?”

Run experiments that end in ship, iterate or kill, not “interesting, let’s keep monitoring”

Build the models that decide what each customer sees next, including when the answer is nothing

You’ll need strong SQL and Python, stats you’d happily defend to a sceptical room, and the habit of not waiting to be asked. Braze and causal inference are nice to have.

Remote from Germany, Spain, Romania, Serbia or Warsaw and a month working from Cyprus if you fancy it.

If this sounds like you, apply here: https://lnkd.in/ebRMucSN or DM me. If it sounds like the best analyst you’ve worked with, forward it to them.