Аналитик данных, Группа аналитики по рискам B2B, Ozon Bank

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.

Мы ищем сильного дата-аналитика, который поможет улучшить сервис аналитики финансового подразделения Ozon. Вы будет напрямую влиять на финансовый результат компании.

Наш стек: Python, PostgreSQL, ClickHouse, Vertica, SuperSet, Airflow.

Вам предстоит

• Определять метрики взыскания (Эффективность взыскания, Сollection Rate и др.)
• Понимать зависимости и иерархию между метриками, уметь их декомпозировать и выявлять влияние на продукт
• Проводить исследования и тесты, связанные с эффективностью коллекторов
• Проводить когортный анализ клиентов
• Создавать продуктовые воронки скоринга, анализировать эффективность стоп-правил, сегментировать клиентскую базу
• Разрабатывать стратегии оптимальной работы с проблемными активами на основе данных
• Мониторить эффекты от запусков стратегий взыскания, оценивать результаты и формулировать рекомендации подразделению
• Работать с большими данными из разных источников
• Писать сложные оптимальные запросы для Vertica и ClickHouse
• Строить многоуровневые борды в SuperSet
• Писать пайплайны по автоматизированному заполнению документов на Python

Мы ожидаем

• Высшее техническое, математическое, финансовое или экономическое образование
• Опыт работы аналитиком более 2 лет
• Навыки общения с заказчиками и выявления бизнес-требований
• Опыт проведения исследований на основе данных и извлечения из них полезных инсайтов
• Способность аргументированно отстаивать свою точку зрения, готовность слышать и учитывать точки зрения коллег
• Умение проводить когортный анализ, моделировать и строить отчеты на основе данных
• Знание принципов оценки и управления кредитными и рыночными рисками
• Владение SQL на достаточном для написания сложных запросов уровне
• Знание Python на уровне, достаточном для анализа, визуализации и интерпретации данных

Будет плюсом

• Знание основ эконометрического моделирования
• Понимание различных финансовых продуктов (кредитов, деривативов и т.д.) и связанных с ними рисков
• Опыт работы в аналитических средах Super Set, Power BI и Tableau
• Опыт проведения A/B-тестов
• Умение строить ETL-процессы, например, с помощью Airflow