Аналитик данных в отдел управления проблемным портфелем (SQL, Python)

Чем предстоит заниматься:

• исследовать поведение клиентов, выявлять точки роста, предлагать и анализировать гипотезы, в том числе использую новые источники данных;
• проводить A/B тесты и анализировать результаты;
• разрабатывать, принимать и поддерживать модели для розничого кредитного процесса взыскания;
• генерировать и применять в моделях новые фичи на основе слабоструктурированных данных из Hadoop;
• развивать метрики и систему дашбордов.

Что ожидаем от кандидата:

• умение формулировать продуктовые и процессные гипотезы и понимание, как их проверять;
• хорошее знание теории вероятностей, математической статистики и методов машинного обучения;
• продвинутые написания SQL-запросов, знание Spark/PySpark, Hive, опыт написания дагов (Airflow);
• знание MS Excel, MS Power Point на продвинутом уровне;
• умение находить общий язык со специалистами из разных областей: разработчиками, менеджерами, аналитиками
• знание портфельных метрик и бизнес-процессов Банка, связанных с розничным кредитованием или работой с проблемной задолженностью;
• профильное техническое, математическое образование. МГУ (мехмат, ВМК, физфак), МФТИ, ВШЭ (ФКН, Математика, бизнес-информатика).