Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Описания нет
задачи
Формировать витрины данных для построения аналитических отчётов и рекомендаций на основе транзакционного поведения клиентов и их продуктового профиля;
Кластеризовать клиентов по типу поведения и используемым продуктам;
Ставить задачи дата-инженерам и аналитикам данных по сбору данных и построению моделей.
требования
Развитые аналитические навыки и погружение в контекст;
Опыт руководства командой аналитиков и дата-инженеров;
Опыт управления ожиданиями заказчика и взаимодействия со смежными командами стрима;
Знание подходов к построению DWH и Data Lake, ETL, способность оценивать сложность и трудоёмкость задач;
Знание основ работы с хранилищами данных: S3, PostgreSQL, ClickHouse;
Понимание DevOps-культуры и процессов разработки ИТ-систем в банках;
Будет плюсом опыт работы с аналитическими задачами в риск-менеджменте, понимание регулирования ЦБ, опыт проведения портфельного анализа клиентов юридических лиц, опыт постановки задач на разработку ML-моделей или самостоятельной разработки CLTV, next best offer, NLP и моделей кластеризации клиентов, умение пользоваться DS-библиотеками Python: pandas, numpy, pytorch, tensorflow, scikit-learn.