Ведущий финансовый аналитик

Analytics Engineering Manager - Fincrime

London/Cardiff/UK Remote | 💰£97,800-£125,000 + Incentive Awards tied to your performance and benefits | Hear from the team ✨

⭐Our Fincrime Analytics Engineering Team

Our Financial Crime Collective helps keep Monzo and our customers safe. We build effective, proportionate controls to protect against financial crime while delivering great customer outcomes.

Our Analytics Engineering discipline works in the intersection between data, engineering and our collectives - Core, Money, Borrowing, Operations and Financial Crime and beyond. 

The AE teams are responsible for building downstream data models from backend services with the desire to make our Data Warehouse a genuine competitive advantage for Monzo. We want a discipline capable of building a reliable and scalable Data Warehouse to support decision making in a cost effective and performant manner. 

Managers within Data have two primary responsibilities; people and technical products. Your focus will be on helping engineers with their personal and professional development, listening and guiding them through hard times and celebrating their successes. You will also be leading and participating directly in technical initiatives and helping Monzo shape its Data organisation, ensuring the team focuses on valuable work, shipping things with a level of care and attention to detail.

There will be a strong focus on delivering best practice across our data discipline and helping bring a new level of maturity around Data Governance principles, working in collaboration with others to deliver this.

🔑You’ll play a key role by...

Working in a multi-disciplinary team, you will:

• Be a hands-on leader in building a discipline of exceptional analytics engineers working to make Data at Monzo the gold standard within the industry
• Nurture between 5 to 6 analytics engineers, supporting, coaching and developing high performing engineers through regular 1:1s, continuous feedback and relationships with others
• Aid prioritisation of initiatives and projects, working closely with other leads for each of our Monzo collectives
• Be hands on through participating in the review cycle, architecture and design leadership and development of your own changes to the pipelines
• Be part of the hiring team within Analytics Engineering
• Work closely with other leads to deliver a scalable, consistent approach to governance and best practices
• Drive effective project management of central Analytics Engineering projects, ensuring they’re well scoped and delivered to deadlines
• Establish yourself as a trusted partner to various collectives and the leadership team, with the capacity for getting things done, be it either hands-on or by leading others
• We all own and support the pipelines we contribute to, and on call support out of hours will be expected from time to time as part of this role

🤩We’d love to hear from you if…

You have experience managing or mentoring the performance and development of high-performing engineers.

• You have strong experience in data warehousing architecture at scale
• You have experience and a passion for leading data warehousing, data visualisation, big data or ETL projects as an analyst, developer, designer or architect
• You know what it takes to hire great engineers within the data space
• You’re equally comfortable working hands on and leading a team

Nice To Haves:

• Any experience working within a finance or banking environment
• Experience working in a highly regulated environment (e.g. finance, insurance, gaming, food, health care)
• Experience with any of our stack of dbt, BigQuery and Looker

Not ticking every box? That’s totally okay! Studies show that women and people of colour might hesitate to apply unless they meet every single requirement. At Monzo, we’re dedicated to creating a diverse and welcoming team. If you’re passionate about this role and keen to learn and grow with us, we encourage you to apply— even if you don’t have everything that’s listed just yet. Drop us your application, we’d love to hear from you!

🙌What’s in it for you

💰£97,800-£125,000 + Incentive Awards tied to your performance and benefits

✈️ We’ll help you relocate to the UK. 

✅ We can sponsor your visa. 

📍This role can be based in our London office, but we're open to distributed working within the UK (with ad hoc meetings in London) 

⏰We offer flexible working hours and trust you to work enough hours to do your job well, and at times that suit you and your team. 

📚£1,000 learning budget each year to use on books, training courses and conferences.

🏡We will set you up to work from home; all employees are given Macbooks and for fully remote workers we will provide extra support for your work-from-home setup. 

➕ Plus lots more! Read our full list of benefits.

🌈 The application journey has 4 key steps

1. Recruiter Screening Call
2. Initial Call
3. Take Home Task
4. Final Loop (3 sessions - case study, collaboration and people  leadership)

This process should take around 2-3 weeks - your schedule is really important to us, so we promise to be as flexible as possible! 

We have some guidelines on using Artificial Intelligence (AI) to ace an application and interview at Monzo. You can read them here.

For more insight into the AE team at Monzo, check out our podcast with John Azzopardi one of our Senior Leaders in AE

#LI-AS1 #LI-REMOTE

На позиции Product Analyst вам предстоит вплотную работать с командой продукта и решать задачи широкого спектра - от построения и развития продуктовых дашбордов по проведения исследований и экспериментов для поиска точек роста.

Чем предстоит заниматься:

• Проведение продуктовых исследований на выявление эффекта инициативы/фичи/любого изменения клиентского опыта на целевые метрики
• Построение и анализ воронок фронтовой и сквозной аналитики
• Инициирование и проведение A/B тестов
• Построение ad-hoc запросов
• Проведение технических исследований (причины расхождения метрик в системах, изучение логики логирования событий с последующим взаимодействием с разработкой для улучшения этого логирования и др.)

Мы ожидаем, что наш кандидат :

• Понимает, что такое продукт и разбирается в продуктовых метриках на уровне, соответствующем грейду
• Имеет опыт в проведении аналитических исследований с применением статистики с использованием Python
• Уверенно владеет SQL и спокойно ориентируется в сложных скриптах с множеством join-s и несколькими уровнями вложенности / CTE
• Имеет опыт разработки дашбордов в любом инструменте визуализации
• Работал с событийной аналитикой на уровне, достаточном для построения и анализа воронок и погружения в технические детали с разработчиками

Мы предлагаем:

• Амбициозные задачи и возможность влиять на ключевые бизнес-процессы;

• Сильная техническая команда, которая всегда готова делиться опытом;

• Крутая продуктовая культура. Опираемся на исследования и метрики, фокусируемся на результате;

• Свобода действий и возможность напрямую влиять на развитие бизнеса;

• Гибкий график. Гибридный или удаленный формат работы на выбор главное — результат;

• Официальное оформление по ТК УЗ; Три дополнительных оплачиваемых дня к отпуску;

• Мы резидент IT-парка, наши специалисты могут получить IT-визу, которая приравнивается к ВНЖ;

• Развитие личного бренда на конференциях, митапах и внутренних событиях.

Обязанности:

• разработка алгоритмов и моделей на Python для автоматизации
  рутинных процессов;
• написание SQL-запросов к базам данных для сбора, агрегации и
  исследования данных;
• обработка больших массивов информации, поиск отклонений, расхождений и системных несоответствий;
• выявление рисков в бизнес-процессах на основе анализа исходных данных;
• разработка и внедрение сложных, масштабируемых алгоритмов обработки данных для сквозной проверки комплексных бизнес-
  процессов;
• продвинутый статистический анализ данных, формирование и проверка нетривиальных гипотез для выявления рисков, расхождений и системных отклонений.

Требования:

• высшее техническое или физико-математическое образование;
• опыт работы не менее 1 года в сфере аудита, с акцентом на аудит информационных технологий;
• глубокие знания SQL (оптимизация сложных запросов, оконные функции);
• уверенный опыт разработки на Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), умение осваивать новые библиотеки, появляющиеся в отрасли, и применять их под специфику задач;
• умение работать с ML - моделями;
• ответственность за качество работы, развитое системное мышление, внимание к деталям и способность устанавливать первопричины обнаруженных отклонений;
• способность структурно излагать выводы и аргументированно презентовать результаты своего анализа;
• приветствуются знания в области информационной безопасности.