- Страна
- Россия
- Зарплата
- 390 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Продуктовый аналитик
Оценка ИИИзвестный бренд, конкурентная заработная плата для Middle-уровня и интересные задачи на стыке аналитики и ML. Прозрачные требования и прямой контакт для связи делают вакансию привлекательной.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения SQL, Python и понимания классического ML, а также опыта проведения A/B-тестов. Основная сложность заключается в необходимости лидировать проект внедрения ML-персонализации «под ключ».
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в 390 000 рублей gross (около 340 000 на руки) находится на верхней границе или даже выше среднерыночных значений для продуктового аналитика уровня Middle+ в Москве. Это очень конкурентное предложение для специалиста с опытом от 1.5 лет.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Альфа-Банк уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Альфа-Банка и внедряйте ML-решения в масштабные банковские продукты!
Описание вакансии
#москва
Продуктовый аналитик, Альфа-Банк
ЗП 390к руб/мес gross
Чем предстоит заниматься
• Лидировать проект по внедрению ML-персонализации в продукте "под ключ".
• Строить сквозную аналитику — собирать витрины данных и дашборды с ключевыми метриками.
• Проводить пилоты и A/B-тесты, участвовать в управлении ценообразованием продукта.
• Проводить исследования и сегментацию клиентской базы.
• Совместно с IT настраивать мониторинги стабильности и качества работы сервисов, фона ошибок.
Требования
• Свободное знание SQL и Python
• Уверенные знания теории вероятностей и математической статистики. Опыт проведения экспериментов, A/B тестов
• Знание и понимание алгоритмов Classic ML
• Опыт работы - желательно как минимум 1-1.5+ года по профилю
• Будет плюсом - опыт работы в цифровом продукте
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- SQL
- Python
- Machine Learning
- A/B Testing
- Statistics
- Data Visualization
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает лидирование проекта по ML-персонализации.
Расскажите о вашем опыте внедрения ML-моделей в реальный продукт: с какими сложностями вы сталкивались при интеграции?
В задачах указано проведение A/B-тестов.
Как вы определяете необходимый размер выборки для A/B-теста и какие статистические критерии используете для оценки результатов?
Требуется знание классического ML.
В каких случаях для персонализации лучше использовать простые эвристики, а в каких — сложные ML-алгоритмы?
Работа включает построение сквозной аналитики.
Опишите ваш подход к проектированию витрин данных для отслеживания жизненного цикла клиента (LTV).
Упоминается работа с мониторингом стабильности сервисов.
Какие метрики качества работы ML-сервиса вы бы вывели на дашборд для оперативного мониторинга?
Похожие вакансии
Senior Business Analyst
Методолог / SME в области интегрированного бизнес-планирования (IBP)
Middle/Senior Fullstack аналитик
Бизнес-аналитик (HR-TECH)
Бизнес-аналитик Senior
Middle / Senior Product Analyst в Яндекс Аренду
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!