Аналитик данных клиентского опыта (SQL, Phython)

Мы находимся в поиске специалиста, который поможет усилить аналитическую функцию команды и развить компетенции в области поиска бизнес-инсайтов, описательной и исследовательской аналитики на основе клиентских и операционных данных. Обязанности: аналитика и поиск инсайтов: анализ клиентских и бизнес-метрик (CSI/CES, NPS, обращения, клиентский фидбэк, операционные показатели и т.д.); выявление трендов, аномалий, закономерностей и драйверов изменений; поиск взаимосвязей между клиентскими, операционными и финансовыми показателями; использование статистических методов для проверки гипотез; сегментация данных и факторный анализ; подготовка аналитических справок, графиков, таблиц и кратких выводов; развитие аналитической культуры команды: помощь команде в переходе от «подготовки данных» к аналитике с выводами; распространение best practices исследовательской аналитики; помощь в использовании Python-библиотек для анализа данных и визуализации; участие в формировании подходов к аналитике клиентского опыта; взаимодействие с внутренними заказчиками, совместная работа с BI-командой и владельцами данных, участие в формировании аналитической повестки. Требования: высшее образование; опыт работы аналитиком данных / бизнес-аналитиком / product analyst / CX analyst от 3 лет; уверенный SQL, понимание структуры хранилищ данных, работа с большими объемами данных Python: Pandas, NumPy, Matplotlib / Plotly / Seaborn, Jupyter Notebook; владение статистикой: проверка гипотез, корреляционный анализ, базовые методы статистической обработки, понимание принципов причинно-следственного анализа; владение визуализацией: умение оформить результаты анализа в понятный аналитический материал, навык построения графиков и таблиц, понимание принципов data storytelling; умение превращать данные в бизнес-выводы, а не только в выгрузки; опыт исследовательской или описательной аналитики; будет преимуществом: опыт в сфере клиентского опыта; опыт в банковской сфере Power BI / Qlik / Tableau / PIX BI; опыт работы с текстовой аналитикой / классификацией обращений; базовое понимание ML-подходов.