- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior Data Analyst (Customer Value Management, CVM)
Интересная позиция уровня Senior с фокусом на CVM и ML, предлагающая гибкие условия работы и четко очерченный круг задач.
Сложность вакансии
Роль требует глубоких знаний в специфических областях клиентской аналитики (Uplift, LTV, DAC) и опыта работы с ML-моделями, что повышает порог входа.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior Data Analyst в Москве и Краснодаре рыночный диапазон составляет от 250 000 до 380 000 рублей. Предложение будет конкурентоспособным, если попадет в эти рамки.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас
Отправьте резюме @IT_SergHR, чтобы возглавить аналитику клиентской ценности в сильной команде!
Описание вакансии
Senior Data Analyst (Customer Value Management, CVM)
#SeniorDataAnalyst #DataAnalyst #Senior #Удаленно #Гибрид #Офис #Москва #Краснодар
Требования:
3+ года опыта в аналитике данных. Опыт в клиентской аналитике: RFM, когортный анализ, LTV, uplift-оценка. Высшее образование. Задачи: Прогнозирование оттока на уровне клиента (кто, когда и почему уйдёт). Определение органического возврата vs. необходимости коммуникаций. Разработка и тестирование метрик риска оттока. Построение сегментаций и поведенческих паттернов (DAC). Генерация инсайтов для удержания и реактивации. Поддержка и развитие ML-моделей совместно с Data Science.
Локация:📍Удалённо, гибрид или офис (Москва, Краснодар).
Контакт для отклика: Откликнуться
Про карьеру, рост и ценность себя: @jobstobeloved
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- Machine Learning
- SQL
- LTV
- Uplift Modeling
- RFM Analysis
- Cohort Analysis
- Data Segmentation
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания разницы между реальным эффектом коммуникации и естественным поведением клиента.
Как бы вы спроектировали дизайн A/B теста для оценки Uplift-эффекта маркетинговой кампании по удержанию?
Оценка способности кандидата работать с бизнес-метриками и прогнозировать финансовые показатели.
Какие факторы вы считаете наиболее значимыми при расчете прогнозного LTV для новых пользователей?
Проверка технического понимания процесса разработки моделей совместно с DS.
Опишите ваш опыт участия в разработке ML-моделей: как вы готовили фичи и как оценивали качество модели с точки зрения бизнеса?
Важно понять, как аналитик интерпретирует данные для принятия решений.
Как отличить органический возврат клиента от возврата, вызванного вашей коммуникацией, на уровне данных?
Проверка навыков сегментации.
Какие поведенческие паттерны (DAC) вы выделяли в своей практике и как они влияли на стратегию коммуникаций?
Похожие вакансии
Data аналитик (Senior)
Аналитик данных (финтех)
Data Analyst
SENIOR АНАЛИТИК (КХД / DWH)
Senior Data Analyst
Разработчик хранилищ данных (Senior)
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!
- Страна
- Россия