- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Аналитик данных клиентского опыта (SQL, Python)
Оценка ИИПозиция в одном из крупнейших банков страны предлагает отличные возможности для профессионального роста и работы с большими объемами данных. Четко прописанные задачи и фокус на развитии аналитической культуры делают вакансию привлекательной для опытных аналитиков.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует уверенного владения SQL и Python, а также понимания специфических метрик клиентского опыта (NPS, CSI). Основная сложность заключается в необходимости не просто обрабатывать данные, но и находить в них неочевидные бизнес-инсайты.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии не указан точный уровень вознаграждения, однако для позиции аналитика данных в банковском секторе Москвы рыночные предложения обычно находятся в диапазоне от 180 000 до 280 000 рублей в зависимости от грейда. ВТБ традиционно предлагает конкурентную зарплату и расширенный социальный пакет.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в ВТБ уже сейчас
Присоединяйтесь к команде ВТБ, чтобы трансформировать клиентский опыт через глубокую аналитику данных!
Описание вакансии
*👨💻*Аналитик данных клиентского опыта (SQL, Python) в ВТБ
Мы находимся в поиске специалиста, который поможет усилить аналитическую функцию команды и развить компетенции в области поиска бизнес-инсайтов, описательной и исследовательской аналитики на основе клиентских и операционных данных.
Обязанности:
- аналитика и поиск инсайтов:
анализ клиентских и бизнес-метрик (CSI/CES, NPS, обращения, клиентский фидбэк, операционные показатели и т.д.);
- выявление трендов, аномалий, закономерностей и драйверов изменений;
- поиск взаимосвязей между клиентскими, операционными и финансовыми показателями;
- использование статистических методов для проверки гипотез;
сегментация данных и факторный анализ;
- подготовка аналитических справок, графиков, таблиц и кратких выводов;
- развитие аналитической культуры команды:
помощь команде в переходе от «подготовки данных» к аналитике с выводами;
- распространение best practices исследовательской аналитики;
помощь в использовании Python-библиотек для анализа данных и визуализации;
- участие в формировании подходов к аналитике клиентского опыта;
- взаимодействие с внутренними заказчиками, совместная работа с BI-командой и владельцами данных, участие в формировании
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Data Analysis
- Python
- SQL
- Statistics
- Data Visualization
- NPS
- CSI
- Factor Analysis
- CES
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков работы с ключевыми метриками лояльности, указанными в вакансии.
Как бы вы проанализировали падение показателя NPS при одновременном росте операционной эффективности?
Оценка технических навыков владения Python для аналитических задач.
Какие библиотеки Python вы чаще всего используете для статистического анализа и визуализации аномалий в данных?
Проверка умения работать с данными и формулировать бизнес-выводы.
Расскажите о случае, когда ваш аналитический инсайт привел к конкретным изменениям в бизнес-процессах компании.
Оценка понимания статистических методов, упомянутых в требованиях.
Какие статистические критерии вы выберете для проверки гипотезы о значимости различий в поведении двух сегментов клиентов?
Проверка навыков коммуникации и менторства, так как вакансия подразумевает развитие культуры команды.
Как вы объясните нетехническому заказчику разницу между корреляцией и причинно-следственной связью в клиентских данных?
Похожие вакансии
DWH аналитик (Middle+/Senior)
Data инженер
Аналитик данных middle+
Аналитик данных Middle+, Senior
Аналитик 1С MDM/Data Quality (Middle+/Senior)
Data Engineer
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!