Аналитик данных в направление клиентской аналитики

Разработка методологии прогнозирования клиентских метрик (размер клиентской базы, частота покупок, ARPU, средний чек) через модели временных рядов;\n\nВыявление и оценка основных драйверов изменения клиентских метрик (маржа, инфляция, маркетинговые траты, количество открытых магазинов и т.д.);\n\nПоиск возможностей и инсайтов для улучшения бизнес показателей компании на основе выводов из аналитики;\n\nРазработка аналитических продуктов для покрытия потребностей бизнеса с помощью моделей машинного обучения;\n\nОптимизация работы моделей и расчётов на кластере больших данных;\n\nПроверка гипотез с помощью АБ тестирования или более сложных методов.

В нашей команде тебя ждет:

• Разработка методологии прогнозирования клиентских метрик (размер клиентской базы, частота покупок, ARPU, средний чек) через модели временных рядов; • Выявление и оценка основных драйверов изменения клиентских метрик (маржа, инфляция, маркетинговые траты, количество открытых магазинов и т.д.); • Поиск возможностей и инсайтов для улучшения бизнес показателей компании на основе выводов из аналитики; • Разработка аналитических продуктов для покрытия потребностей бизнеса с помощью моделей машинного обучения; • Оптимизация работы моделей и расчётов на кластере больших данных; • Проверка гипотез с помощью АБ тестирования или более сложных методов.

Мы ждем тебя, если ты имеешь:

• Опыт работы в роли DA/DS от 3ех лет;\n\nНавыки уверенного использования Python и SQL, опыт работы с большим объемом данных, построения ML моделей (особенно временных рядов);\n\nПрактический опыт работы с Pyspark,Trino, GreenPlum, Git;\n\nЗнание алгоритмов и структуры данных, теории вероятности и мат. статистики на практике;\n\nУмение за числами распознать физический смысл и находить причины явлений;\n\nЗнание A/B тестов, умение генерировать и проверять гипотезы.