Мы развиваем направление персонального финансового планирования (PFM): помогаем клиентам видеть, понимать и оптимизировать свои финансы. Аналитика здесь – не сервисная функция, а драйвер продуктовых решений: как сегментируем клиентов, какие изменения в продукты и сервисы вносим, как меряем ценность для клиента. Ищем старшего дата аналитика который возьмёт на себя сквозную ответственность за аналитику направления. Вам предстоит работать на стыке продукта, ML и unit-экономики. Ожидается, что вы не просто закрываете задачи бэклога, а формируете аналитическую повестку: задаёте методологический стандарт, выстраиваете систему продуктовых метрик, формулируете гипотезы и доводите их до решений, которые меняют продукт. Обязанности Формировать аналитическую стратегию направления: систему метрик, методологию принятия решений Вести сквозную продуктовую аналитику нескольких треков Формулировать гипотезы и проектировать А/Б-тесты, интерпретировать результаты и предлагать решения по бэклогу Считать юнит-экономику продуктов, фичей и пилотов: оценивать эффект на ключевые финансовые (CLTV, PL) и продуктовые (retention, конверсия) метрики Взаимодействовать с владельцами продуктов, data и ML инженерами, дизайнерами: переводить продуктовые задачи в аналитические исследования и обратно Готовить материалы для защиты бизнес-инициатив с учётом рисков и ожидаемого эффекта Развивать аналитиков команды: код-ревью, методологические разборы, наставничество Требования Опыт работы продуктовым / data аналитиком от 5 лет, из них не менее 2 лет – на уровне senior Продвинутый SQL и Python (pandas, numpy, sklearn, statsmodels) – уверенная работа с большими объёмами данных и их реальными источниками Классический ML: регрессия, классификация, кластеризация, feature engineering – на уровне самостоятельной постановки и валидации задач А/Б-тестирование: проектирование экспериментов, расчёт MDE, выбор критериев, корректная интерпретация результатов Уверенная работа с продуктовыми метриками и unit-экономикой – понимание, как изменения в фиче двигают CLTV, PL, retention, конверсии Опыт в постановке задач ML- и data-разработке: от формулировки требований до приёмки результата Инструментальное владение LLM и AI-инструментами для анализа, генерации и автоматизации рутины Умение работать в условиях неопределённости и нескольких параллельных треков – приоритизировать, держать фокус, не терять качество Будет плюсом: Опыт работы с банковскими, транзакционными, платёжными данными Опыт в продуктах персонального финансового планирования, рекомендательных системах или клиентской аналитике Опыт менторинга junior / middle аналитиков и развития методологического стандарта в команде Условия Комфортный современный офис на Кутузовском, 32 Возможность самореализации, видеть результаты своих трудов Корпоративный спортзал и зоны отдыха Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития, семинары, тренинги, конференции Программа адаптации и помощь руководителя на старте ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера Корпоративная пенсионная программа Корпоративные мероприятия
Похожие вакансии