- Страна
- Сербия
Payments Analyst
Оценка ИИПривлекательная вакансия в стабильной нише EdTech с возможностью релокации или работы из популярных хабов (ЕС, Сербия, Грузия). Четкие требования и актуальный стек технологий делают роль понятной и перспективной для профессионального роста.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует стандартного набора навыков для аналитика (SQL, Python, BI), но специфический опыт в платежах или финтехе станет решающим фактором при отборе. Уровень Middle (1-3 года) предполагает наличие самостоятельности в работе с данными.
Анализ зарплаты
Оценка ИИРаботодатель не указал вилку, но для аналитика с опытом 1-3 года в указанных локациях (Сербия, Грузия, ЕС) рыночное предложение обычно находится в диапазоне 2500–4000 USD после налогов. Предложение конкурентоспособно для специалистов уровня Middle.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Откликнитесь уже сейчас
Если вы готовы оптимизировать платежные процессы в крупном EdTech, отправьте свое резюме Алесе прямо сейчас!
Описание вакансии
#vacancy #payments #dataanalyst #analyst
🔍 Вакансия 🌟 Payments Analyst в EdTech компанию 🌟
Локация: ЕС, Сербия, Грузия.
• 1-3 года в Data/Product Analytics
• Уверенный SQL, Python для анализа, BI-инструменты (Tableau, Superset, Looker и др.)
• Excel/Google Sheets на продвинутом уровне
• Опыт с продуктовыми или транзакционными данными
Будет плюсом:
• опыт в платежах, подписках, fintech, e‑commerce, B2C с высоким объемом
• знание AWS Athena / S3
а- втоматизация отчетов, pet-проекты с данными
📩 Буду рада поделиться деталями Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Python
- Tableau
- Apache Superset
- Looker
- Excel
- Google Sheets
- AWS Athena
- Amazon S3
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базового навыка извлечения данных и работы со сложными структурами.
Напишите SQL-запрос для расчета коэффициента успешности платежей (Success Rate) в разрезе различных платежных методов за последний месяц.
Важно понять, как кандидат интерпретирует аномалии в транзакционных данных.
Представьте, что конверсия в успешную оплату резко упала на 10%. Каков будет ваш алгоритм поиска причин этой просадки?
Проверка опыта работы с подписочными моделями, характерными для EdTech.
Какие метрики вы бы использовали для оценки эффективности системы автопродлений (recurring payments)?
Оценка навыков автоматизации и работы с Python.
Расскажите о самом сложном отчете или процессе, который вы автоматизировали с помощью Python. Какие библиотеки использовали?
Проверка понимания бизнес-контекста платежей.
