Аналитик данных. Data driven.

Описание

Служба заботы о клиенте ищет в свою команду аналитика, который поможет выстроить data driven подход в клиентском сервисе: наладить системную работу с данными, обеспечить прозрачную и детализированную отчетность по обращениям клиентов и создать фундамент для принятия решений на основе данных.

Обязанности

* Работа с данными и выгрузками: Получение и настройка регулярных и разовых выгрузок из хранилищ и операционных систем (колл-центр, чат, обращений/жалоб, урегулирования убытков и др.), проверка полноты и корректности данных. * Обработка и подготовка данных: Очистка, нормализация, дедупликация, построение витрин и таблиц для аналитики (SQL, Python), настройка справочников (каналы, типы обращений, причины жалоб, продукты и т.п.). * Аналитика обращений и жалоб: Классификация обращений, подсчет объемов и динамики, выявление основных причин и сегментов (по продуктам, каналам, типам клиентов), поиск аномалий и пиков, построение разрезов для разных команд. * Построение отчетности: Разработка и поддержка регулярной отчетности по клиентскому сервису (ежедневные/еженедельные/ежемесячные отчеты и сводки), консолидация данных из нескольких источников. * Дашборды и визуализация: Создание и развитие дашбордов в Fine BI (или других BI-инструментах) по ключевым показателям клиентского сервиса: объем обращений, повторные обращения, время обработки, статус претензий, метрики качества. * Анализ метрик качества сервиса: Расчет и мониторинг SLA, скорости ответа, доли повторных обращений, FCR и других показателей на основе выгрузок, выявление отклонений и подготовка кратких аналитических выводов. * Ад‑hoc аналитика: Выполнение точечных аналитических запросов по данным клиентского сервиса (анализ конкретных периодов, продуктов, каналов, отдельных типов жалоб), подготовка таблиц, графиков и кратких выводов. * Контроль качества данных: Поиск и фиксация ошибок в данных (пропуски, некорректные коды причин, дубли, несоответствие регламентам ввода), взаимодействие с владельцами систем по вопросам качества и структуры данных.

Требования

* Опыт работы аналитиком данных / бизнес-аналитиком / аналитиком клиентского сервиса (желательно в страховании, банке или финансовом секторе) от 2–3 лет. * Уверенное владение SQL: сложные выборки, многотабличные JOIN, оконные функции, агрегации, работа с большими таблицами в хранилищах данных (Hadoop / аналог). * Опыт работы с Python для анализа данных: подготовка и автоматизация регулярных скриптов обработки выгрузок. * Опыт работы с Hadoop-экосистемой: понимание принципов распределенного хранения и обработки данных, работа с таблицами/вью в рамках дата‑платформы компании. * Навыки работы с BI-системами: опыт построения отчетов и дашбордов (Fine BI — будет преимуществом, подойдут также Power BI / Tableau / Qlik или аналоги), умение делать понятные визуализации для внутренних заказчиков. * Понимание метрик клиентского сервиса (SLA, скорость ответа, FCR, доля повторных обращений и др.) и опыт их расчета на основании реальных выгрузок. * Аккуратность, внимательность к деталям, способность работать с большим объемом разнородных данных, умение документировать свою логику и структуру отчетов. * Желателен опыт работы со страховыми данными или понимание базовых процессов страховой компании (продажа и сопровождение полисов, урегулирование убытков, работа с обращениями/жалобами).

Условия

* Гибридный формат работы (современный офис в Москве, Олимпийский проспект 14). При желании возможно работать из офиса на постоянной основе; * Льготные ипотечные условия кредитования; * Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Мега Маркет, Самокат, Еаптека и другие; * ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких; * Корпоративная пенсионная программа; * Детский отдых и подарки за счет Компании; * Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию; * Скидки на отдых в курортном комплексе «Mriya Resort & SPA» в Ялте.