Продуктовый аналитик, Подписочные продукты B2C, Ozon Банк

Ozon Банк — это отдельная часть Ozon, где тесно переплетается всё, что связано с финансами и IT. Мы создаём новые для рынка продукты и сервисы для физических и юридических лиц. Гордимся атмосферой в командах: каждый сотрудник может влиять на процессы и пути к результату.

Ищем продуктового аналитика в команду подписочных продуктов. Вам предстоит заниматься развитием подписок Озон Премиум и Озон Ультра.

Если вы хотите влиять на продукты, которыми пользуются миллионы людей и которые исчисляются миллиардами рублей, — вам к нам!

вам предстоит:

• Проводить множество (десятки в квартал) АБ экспериментов от этапа дизайна до подведения итогов с использованием продвинутой АБ платформы;
• Исследовать базу для привлечения, определять оптимальные и эффективные пути для разных групп пользователей;
• Исследовать качество приведенных пользователей, искать пути увеличения ретеншена пользователей;
• Строить наглядную и эффективную отчетность в SuperSet;
• Реализовывать сложные пользовательские сценарии в запросах Vertica/Clickhouse.

мы ожидаем:

• Высшее техническое, математическое, финансовое или экономическое образование;
• Опыт работы аналитиком более 2х лет;
• Уверенные знания математики и основ статистики;
• Умение общаться с заказчиками и выявлять бизнес-требования;
• Умение рассказать о полученных на основе работы с данными выводах понятным языком;
• Умение аргументированно отстаивать свою точку зрения и готовность слышать и учитывать точки зрения ваших коллег;
• Знание Python/SQL на уровне, достаточном для анализа, визуализации и интерпретации данных (вложенные запросы, оконные функции, pandas, numpy, matplotlib, sklearn);
• Имеете большой опыт визуализации в BI системах (Tableau, Power BI, Datalens, Superset и тд);
• Знаете статистическую базу АБ тестирования и имеете опыт проведения качественных АБ тестов от дизайна до подведения итогов

будет плюсом:

• Опыт работы с инструментами оркестрации данных (Airflow, Git);
• Опыт построения базовых ML моделей (линейная или логистическая регрессия, случайный лес, бустинги);
• Опыт проведения "АБ без АБ" - diff n diff, PSM, Causal Impact и тд;
• Опыт анализа процессов с помощью process mining (Retentioneering и т.д.);
• Статьи, выступления на конференциях.