- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Продуктовый аналитик
Оценка ИИКрупный банк обеспечивает стабильность и отличный соцпакет, а современный стек технологий (Spark, ClickHouse, AutoML) дает отличные возможности для профессионального роста. Гибридный формат работы в Москве является востребованным преимуществом.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения SQL и Python, а также глубокого понимания матстатистики для проведения A/B-тестов. Сложность сбалансирована возможностью входа для кандидатов уровня Junior+ с опытом от года.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиций Junior/Middle в банковском секторе Москвы рынок предлагает конкурентные условия. Указанный диапазон 140,000 - 230,000 рублей соответствует текущим ожиданиям для специалистов с опытом от 1 года.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Если вы готовы развивать банковские продукты на основе данных, отправляйте свое резюме @fr_rec прямо сейчас!
Описание вакансии
#москва #вакансия #гибрид
Продуктовый аналитик в крупный банк.
Компания рассматривает кандидатов из РФ.
З/п: обсуждается, соцпакет.
Формат работы:Офис, Гибрид(мск).
Уровень позиции: Junior, Middle.
Стек: Greenplum, Hadoop, Hive, ClickHouse, S3, Spark, Proteus , SQL, Python, Feature Store, AutoML-платформу, Hippo, Jira.
🔷Задачи:
Проведение и анализ А/В-тестов и экспериментов;
Исследование поведения пользователей, находить проблемы и точки роста;
Выступать партнером продуктовых команд при принятии решений на основе данных;
Выстраивание систем метрик в продукте;
Анализ продуктовые фичх и гипотез;
Участие в формировании и приоритизации продуктовых планов на основе проведенных исследований;
Информативное отображение данных в системах визуализации.
🔷Обязательные требования:
Опыт именно Продуктовым аналитиком от 1 года;
Знание основ математической статистики и теории вероятностей;
Опыт проведения и обсчета А/В-тестов и экспериментов;
Построение информативных визуализаций данных в системах визуализации;
Знание принципов работы реляционных баз данных и владеете языками SQL LIKE.
Опыт программирования на Python, опыт использования Git, знание методов машинного обучения.
Отклики ждем Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Greenplum
- Hadoop
- Hive
- ClickHouse
- S3
- Spark
- SQL
- Python
- Git
- Machine Learning
- A/B Testing
- Statistics
- Jira
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний, необходимых для корректной интерпретации экспериментов.
Как вы определяете необходимый размер выборки для A/B-теста и какие факторы на него влияют?
Оценка навыков работы с данными в экосистеме Big Data, указанной в стеке.
В чем основные различия при написании SQL-запросов для ClickHouse и классических реляционных БД (например, PostgreSQL)?
Проверка продуктового мышления и умения приоритизировать задачи.
Расскажите о случае, когда результаты вашего анализа изменили приоритеты в бэклоге продукта.
Оценка технической грамотности в области Python и обработки данных.
Какие библиотеки Python вы чаще всего используете для разведочного анализа данных (EDA) и почему?
Проверка умения работать с иерархией метрик.
Как бы вы построили систему метрик для новой фичи в мобильном приложении банка?
Похожие вакансии
Product Analyst (Middle+) / Аналитик продукта
Middle Data Analyst
Middle Data Analyst / Аналитик Данных
Аналитик DWH
Junior/Middle Data Analyst (Risk Data)
DWH Аналитик (Middle)
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!