Старший / Ведущий менеджер по аналитике данных
Нужен опытный аналитик данных, который построит с нуля аналитическую инфраструктуру для направления Cards & Wallets: Data Lake, витрины данных, дашборды и отчётность. Основные требования — 5+ лет в Data/BI/продуктовой аналитике, сильный SQL, опыт работы с DWH/Data Lake и BI-платформами (Tableau, Power BI, Metabase), английский B2+. Предлагают работу с реальными транзакционными данными, прямое взаимодействие с топ-менеджментом и рост до Head of Analytics.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Что предстоит делать
Мы ищем опытного Senior / Lead Data Analytics Manager, чтобы построить и возглавить аналитическую функцию для нашего бизнеса Cards & Wallets. Это hands-on роль для того, кто любит работать с крупномасштабными транзакционными данными, строить аналитическую инфраструктуру с нуля и превращать сложные наборы данных в практические бизнес-инсайты. Вы будете тесно сотрудничать с командами Commercial, Finance, Product и Operations, помогая им принимать решения на основе данных с помощью надежной аналитики, дашбордов и отчетности. Что вы будете делать Построение аналитической основы Проектировать и строить сквозную аналитическую инфраструктуру для бизнеса Cards & Wallets. Проектировать и поддерживать аналитические модели данных, data marts и наборы данных для отчетности. Строить и улучшать аналитический Data Lake компании. Обеспечивать согласованность, качество и надежность данных в нескольких системах. Создавать единое представление клиента across different data sources. Бизнес- и продуктовая аналитика Анализировать крупные транзакционные наборы данных для выявления трендов, поведения клиентов и бизнес-возможностей. Строить сегментацию клиентов, cohort analysis, retention analysis и модели LTV. Анализировать транзакционное поведение по продуктам, BINs, merchants, geographies и customer segments. Выявлять бизнес-паттерны и проактивно предлагать улучшения на основе данных. BI и дашборды Проектировать и разрабатывать бизнес-дашборды с использованием Tableau, Power BI, Metabase или аналогичных BI-платформ. Строить дашборды, которые становятся ежедневными инструментами принятия решений для команд Commercial, Finance, Product и Operations. Автоматизировать регулярную отчетность и сокращать объем ручной отчетности. Обеспечивать точность и согласованность аналитических отчетов. Коммерческая аналитика Поддерживать анализ ценообразования и unit economics с помощью инсайтов на основе данных. Анализировать прибыльность транзакций и эффективность бизнеса. Строить аналитические модели для оценки изменений ценообразования и бизнес-сценариев. Помогать коммерческим командам понимать поведение клиентов и возможности для выручки. Отчетность для руководства Готовить аналитические отчеты для senior management. Превращать сложные данные в четкие рекомендации и практические инсайты. Тесно работать с бизнес-стейкхолдерами, чтобы отвечать на аналитические вопросы и поддерживать стратегические решения. Построение аналитической функции Отвечать за аналитическую функцию для направления Cards & Wallets. Приоритизировать аналитические запросы от разных бизнес-команд. Помогать определять будущую BI-архитектуру и аналитические процессы. По мере роста функции участвовать в построении и менторинге аналитической команды.
Что ждём от вас
- 5+ лет опыта в Data Analytics, BI, Product Analytics или Commercial Analytics.
- Сильные навыки SQL, включая: Window Functions, CTEs, оптимизацию запросов, крупные транзакционные наборы данных.
- Опыт построения аналитических моделей данных и data marts с нуля.
- Опыт работы с Data Warehouses и/или Data Lakes.
- Практический опыт работы с Tableau, Power BI, Metabase или аналогичными BI-платформами.
- Опыт проектирования дашбордов, которые активно используются бизнес-командами.
- Сильное аналитическое мышление со способностью выявлять паттерны, тренды и бизнес-возможности в крупных наборах данных.
- Опыт автоматизации отчетности и улучшения аналитических процессов.
- Способность четко доносить аналитические выводы как техническим, так и нетехническим стейкхолдерам.
- B2+ (предпочтительно C1).
- Будет плюсом
- Опыт в FinTech, Payments, Banking, Card Issuing, Acquiring, PSP, Digital Wallets или Neobanking.
- Опыт работы с данными на уровне транзакций.
- Понимание платежных потоков и жизненного цикла транзакций.
- Опыт в pricing analytics, unit economics или анализе прибыльности.
- Опыт построения систем алертинга и автоматизированного бизнес-мониторинга.
- Предыдущий опыт руководства или менторинга.
- Почему стоит присоединиться к нам?
- Построить аналитическую функцию с нуля.
- Работать напрямую с Commercial, Finance, Product и executive leadership.
- Владеть аналитической архитектурой и влиять на бизнес-решения.
- Решать сложные аналитические задачи, используя реальные транзакционные данные.
- Вырасти до Head of Analytics для бизнеса Cards & Wallets.
Стек и инструменты
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 36 похожих вакансий за 90 дней.
Сколько платят вам?
Вакансии показывают, что обещают работодатели. Анонимно расскажите, сколько получаете вы как Data/ML-специалиста — так появится зарплата, которую платят на деле.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в DeltaFunc
2 активные вакансии в компании
Ведущий Tech Lead (Symfony)
~802 500 – 1 605 000 ₸ оценка
Ищем опытного Tech Lead в команду backend-разработки для финтех-проекта. Нужно глубокое знание Symfony, DDD и гексагональной архитектуры, опыт работы с PostgreSQL, Redis, RabbitMQ/Kafka, а также понимание безопасности и процессов деплоя. Предстоит техническое лидерство, управление командой, код-ревью, проектирование архитектуры и участие в найме.
Похожие вакансии
6 вакансий
ML-инженер (рекомендательные системы, ALS/ANN)
~1 000 000 ₸ оценка
Нужен сильный ML/Data-инженер для построения рекомендательной системы в e-commerce на implicit-сигналах: retrieval через ALS и BM25/TF-IDF, ANN-поиск на FAISS/HNSW, онлайн-инференс на FastAPI с жёсткими SLA по latency и fill-rate. Требуется 4+ лет на Python, опыт production-сервисов, collaborative filtering, ANN-поиска, эмбеддингов, ClickHouse, Kafka и Airflow, а также понимание оффлайн-метрик и A/B-тестов. Предлагают офисный формат 5/2 в Казахстане, оформление по ТК РК, ДМС, обучение и конкурентную зарплату по итогам собеседования.
Senior Python Developer (AI)
~1 992 656 ₸ оценка
В продуктовой команде нужно проектировать и разрабатывать AI-агентов и LLM-based сервисы, интегрировать внешние API и базы данных, делать асинхронные сервисы и orchestration AI-workflow, обеспечивать observability и качество AI-агентов. Стек — Python, FastAPI, asyncio, LangChain, RAG.
ML Architect
~1 992 656 ₸ оценка по стеку
Компания-производитель дронов ищет ML-архитектора, который спроектирует ML-платформу и MLOps-инфраструктуру для компьютерного зрения: обучение моделей, пайплайны данных, inference на edge-устройствах и интеграцию моделей в бортовое ПО дронов. Нужен опыт 3+ лет в ML/CV, уверенный Python, PyTorch/TensorFlow, знание MLOps-инструментов и оптимизации моделей для edge. Предлагают официальное трудоустройство, конкурентную зарплату, офис с бесплатными обедами и работу над продуктами оборонного значения.
Senior LLM Inference Backend Engineer
~1 992 656 ₸ оценка
Разработка и поддержка бэкенд-инфраструктуры для инференса LLM: проектирование и оптимизация GPU-кластера, повышение производительности и надежности сервисов. Также разработка AI-продуктов, таких как AI Code Assistant, интеграция в корпоративную среду и внедрение новых технологий.
Machine Learning Engineer, Consumer GenAI
Работа в команде Consumer GenAI Snapchat в Лондоне: быстрое прототипирование и вывод в прод генеративных моделей для image/video generation и других AI-экспериментов. Требуется техническое лидерство, выбор архитектурных решений, улучшение качества и стоимости ML-моделей.
ML Engineering Lead
~3 179 500 ₸ оценка по стеку
Руководить техническим направлением ML Engineering в SoftServe: строить LLMOps-инфраструктуру, агентные пайплайны и мультимодальные системы для мировых клиентов. Нужны уверенный Python, опыт production ML, экспертиза в LLMOps/AgentOps и менторство команд. Предлагают гибкий график, конкурентную компенсацию и работу в AI & Data Science Center of Excellence.