Описание:
Мы специализируемся на интернет-торговле товарами для красоты и здоровья по всему миру. У нас собственное производство, несколько брендов и большое количество разных линеек. Очень крутой продукт, сделаный с любовью людьми, для людей :) У нас уникальная культура: свободное общение, открытые двери, мы не носим деловые костюмы и не обращаемся друг к другу по имени и отчеству. Мы работаем на результат и очень счастливы, когда наши сотрудники и клиенты довольны;) Ищем супер крутого Аналитика (Senior/ Team lead- уровня). Зачем тебе к нам У нас хорошая зарплата. Постоянное развитие – большая команда, разные проекты, всегда есть возможность обмена опыта с коллегами. Нет долгих согласований и вообще, минимум бюрократии. Сильная команда. Ты будешь в окружении людей, заряженных на результат. У каждого из них ты многому научишься. Что будешь делать Проведение анализа данных для принятия решений по увеличению прибыли. Исследование данных и создание гипотез по улучшению взаимодействия с клиентами и пользовательского опыта. Выявление взаимосвязи показателей эффективности. Выявление оптимальной последовательности воздействия на каждый клиентский сегмент. Оценка эффективности каналов воздействия и инструментов. Сегментация и RFM-анализ клиентской базы. Участие в разработке, проведении и интерпретации результатов А/В-тестирований по выявленным гипотезам. Формирование предложений по изменению взаимодействия с клиентами. Создание и адаптация скоринговой системы и блек-листов. Использование Machine Learning в обработке и анализе клиентских данных. Автоматизация сбора и обработки данных. Обеспечение поддержания и создания новой отчётности. Постановка ТЗ на доработку базы данных для проектов. Наставничество/менторство над Junior аналитиками. Мы ждем, что у тебя Высшее образование в области (математики, статистики, компьютерных наук или смежных дисциплин). 3+ года опыта работы в области анализа данных или Data Science. Уверенное владение Python и/или R и SQL Умение строить и обучать модели машинного обучения (регрессия, классификация, деревья решений, ансамбли, временные ряды). Excel продвинутый уровень (формулы, ВПР, сводные таблицы, Power Pivot, DAX). Знание библиотек для анализа данных и визуализации (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly). Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных (PostgreSQL, MySQL, MongoDB и т.д.). Опыт работы с API для получения данных (REST, GraphQL). Опыт построения и оптимизации моделей машинного обучения. Знание методов оценки качества моделей (ROC-AUC, F1-score и т.д.). Умение визуализировать данные (Tableau, Power BI, Matplotlib). Системность, самопроверка, умение быстро вникать в детали процесса, знание метрик продуктовой аналитики, мат статистики. Будет плюсом Знание инструментов для работы с большими данными (Hadoop, Spark, Dask). Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure).
