Аналитик данных в Малый и Микро Бизнес

Мы ищем аналитика данных, который присоединится к нашей команде в Малом и Микро Бизнесе. Ваша главная цель будет заключаться в поддержке транзакционных продуктов (ВЭД, депозиты, РКО, карты) через создание акций, проведение аналитики и участие в проектах. Вы будете работать в тесном взаимодействии с финансовыми и смежными подразделениями, помогая формировать финансовые модели, проводить аналитические исследования и защищать результаты перед руководством.Обязанности создание акций и выгрузка данных для поддержки транзакционных продуктов построение финансовых моделей и вывод приоритетностей на их основе разработка аналитических дэшей для оценки эффективности пилотов формирование потенциала для компаний продаж, акций и пилотных проектов, расчёт финансовой модели по потенциалу защита финансовой модели перед департаментами и формирование критериев успешности подведение итогов кампаний продаж, акций и пилотных проектов, их защита в ДФ формирование регулярной отчётности в разных разрезах: продукты, отрасли, потенциал, приоритеты, анализ данных для выявления трендов и сбоев проверка бизнес-гипотез, сопоставление статистических данных, расчёт потенциальных сценариев формирование профилей действующих и потенциальных клиентов ММБ в разрезе продуктов, отраслей, потенциала и др построение фактической и прогнозной модели утилизации продуктов, включая частоту потребления, объём, количество и т.д формирование требований к инструментам отчетности построение модели оптимальной стоимости продуктов, услуг и отраслевых решений получение и систематизация данных из АС банка, включая данные по физическим лицам. Требования опыт работы с Python на уровне middle/senior, особенно с библиотеками Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn хорошее знание SQL: основные функции, подзапросы, агрегация, джойны, оконные функции глубокое понимание статистики для анализа, прогнозирования и разработки рекомендаций базовые знания машинного обучения для взаимодействия с командой Data Science опыт написания скриптов на PySpark, понимание распределённых хранилищ данных Hadoop продуктовая аналитика: понимание метрик продукта, построение дашбордов в BI-системах (QlikSense, Power BI, Tableau, Superset) свободное владение MS Excel (сводные таблицы, ВПР, Power Query, построение финансовых моделей) опыт работы с Jira, Confluence. Условия комфортный офис по адресу Кутузовский проспект 32, к.1 формат работы - офис 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.