Аналитик данных клиентского опыта (SQL, Phython)
О компании
ВТБ – один из крупнейших банков в России, предоставляющий широкий спектр финансовых услуг. Банк активно развивает цифровые технологии и предлагает своим клиентам инновационные решения в банковской сфере. ВТБ занимает сильные позиции на российском рынке, нацеливаясь на непрерывное улучшение клиентского опыта и операционной эффективности.
Ключевые факты:
- 82% соискателей рекомендуют ВТБ по данным DreamJob 2026 года.
- 2 место среди лучших работодателей в рейтинге hh.ru 2025 года.
- Широкая экспертиза в клиентском и бизнес-анализе.
О вакансии
В рамках команды, занимающейся аналитикой клиентского опыта, вам предстоит развивать компетенции в области описательной и исследовательской аналитики. Ваша роль будет заключаться в поиске инсайтов и анализе клиентских данных, что поможет улучшить предлагаемые услуги и повысить уровень обслуживания.
Вы будете взаимодействовать с BI-командой и владельцами данных, участвуя в формировании аналитической повестки. Ожидается, что вы станете активным участником в развитии аналитической культуры внутри команды, поддерживая её переход к более продвинутым методам анализа данных.
Чем предстоит заниматься:
- Анализ клиентских и бизнес-метрик, включая CSI/CES, NPS и клиентский фидбэк.
- Выявление трендов и аномалий в данных для поиска бизнес-инсайтов.
- Подготовка аналитических отчетов с графиками и выводами, которые помогут в принятии решений.
- Помощь команде в развитии навыков аналитики и использовании Python для визуализации данных.
Что мы предлагаем:
- Участие в масштабных проектах с сильной командой профессионалов.
- Корпоративные программы для обучения и развития.
- ДМС со стоматологией, льготные условия по банковским продуктам.
- Дополнительные дни отпуска и возможность карьерного роста.
Обязанности
- анализ клиентских и бизнес-метрик для выявления инсайтов
- поиск взаимосвязей между финансовыми и операционными показателями
- выявление трендов и аномалий в данных
- подготовка аналитических отчетов и визуализация данных
- развитие аналитической культуры команды
- участие в формировании подходов к аналитике клиентского опыта
- взаимодействие с внутренними заказчиками и BI-командой
- поддержка команды в использовании Python для анализа данных
Требования
- аналитика и поиск инсайтов: анализ клиентских и бизнес-метрик (CSI/CES, NPS, обращения, клиентский фидбэк, операционные показатели и т. д.
- анализ клиентских и бизнес-метрик (CSI/CES, NPS, обращения, клиентский фидбэк, операционные показатели и т. д.
- выявление трендов, аномалий, закономерностей и драйверов изменений;
- поиск взаимосвязей между клиентскими, операционными и финансовыми показателями;
- использование статистических методов для проверки гипотез;
- сегментация данных и факторный анализ;
- подготовка аналитических справок, графиков, таблиц и кратких выводов;
- развитие аналитической культуры команды: помощь команде в переходе от «подготовки данных» к аналитике с выводами; распространение best practices исследовательской аналитики; помощь в использовании Python-библиотек для анализа данных и визуализации; участие в формировании подходов к аналитике клиентского опыта; взаимодействие с внутренними заказчиками, совместная работа с BI-командой и владельцами данных, участие в формировании аналитической повестки.
- помощь команде в переходе от «подготовки данных» к аналитике с выводами;
- распространение best practices исследовательской аналитики;
- помощь в использовании Python-библиотек для анализа данных и визуализации;
- участие в формировании подходов к аналитике клиентского опыта;
- взаимодействие с внутренними заказчиками, совместная работа с BI-командой и владельцами данных, участие в формировании аналитической повестки.
- высшее образование;
- опыт работы аналитиком данных / бизнес-аналитиком / product analyst / CX analyst от 3 лет;
- уверенный SQL, понимание структуры хранилищ данных, работа с большими объемами данных Python: Pandas, NumPy, Matplotlib / Plotly / Seaborn, Jupyter Notebook;
- владение статистикой: проверка гипотез, корреляционный анализ, базовые методы статистической обработки, понимание принципов причинно-следственного анализа;
- владение визуализацией: умение оформить результаты анализа в понятный аналитический материал, навык построения графиков и таблиц, понимание принципов data storytelling;
- умение превращать данные в бизнес-выводы, а не только в выгрузки;
- опыт исследовательской или описательной аналитики;
Условия
- офисная работа в Москве, Москва-Сити
- ДМС со стоматологией с 1 месяца
- доступ к корпоративным программам обучения
- льготные условия по банковским продуктам
- дополнительные дни отпуска