Аналитик данных (Риски B2С, Ozon Банк)

Дата размещения вакансии: 10.03.2025
Работодатель: Ozon
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Санкт-Петербург
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

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

Активно развиваем команду аналитики данных в направление рисков. Ищем аналитика данных на задачи по работе с анализом данных кредитных продуктов в B2C. Эта роль универсальна - она находится на стыке продуктовой и рисковой аналитики. Здесь ежедневная работа напрямую будет влиять на финансовый результат компании и вы сможете видеть как метрики улучшаются благодаря вам.

Вам предстоит:

  • Разрабатывать метрики рисков - approval rate (AR), take rate (TR), probability of default (PD), loss given default (LGD) , бакеты просроченной задолженности, резервирование кредитного портфеля
  • Выявлять проблемы в процессе работы кредитных продуктов B2C и находить зоны роста для улучшения кредитования компании
  • Развивать автоматизированную BI отчетность по взысканию в Superset
  • Проводить когортный анализ, проводить кластеризацию пользователей, моделировать поведение и прогнозировать численный эффект
  • Оценивать численный эффект от внедрения инициатив в улучшении взыскания статистическими методами и АБ тестированием на собственной платформе АБ тестов компании
  • Строить SQL в DWH на Vertica и Clickhouse
  • Писать аналитические расчеты на Python с помощью JupyterHub

Мы ожидаем:

  • Опыт работы аналитиком более 2х лет
  • Умение общаться с заказчиком, выявлять бизнес требования и аргументировать выводы
  • Уверенное знание SQL для написания сложных запросов
  • Знание Python для анализа и визуализации данных
  • Наличие опыта в автоматизации отчетности с помощью BI инструментов (Power BI/Tableau/Apache Superset и любые другие)
  • Умение анализировать данные, делать логичные выводы, доказывать свою точку зрения
  • Опыт построения математических предсказательных моделей

Будет плюсом:

  • Опыт в моделировании кредитных рисков
  • Опыт работы в взыскании / риск-менеджменте / финансовых институтах
  • Статьи, проекты, выступления которые можно изучить и лучше вас узнать - прикрепляйте к резюме
  • Опыт в проведении AB-тестов
  • Опыт построения ETL – процессов, например с помощью Airflow