Middle Data Analyst
О компании
МегаФон — один из ведущих операторов связи в России, предоставляющий широкий спектр услуг мобильной и фиксированной связи, а также решение для бизнеса. Компания активно развивает цифровые технологии и инновации, ориентируясь на улучшение клиентского опыта и внедрение новых продуктов на рынок.
Ключевые факты:
- Год основания: 1993
- Общее число абонентов: более 80 миллионов
- Широкий спектр услуг, включая мобильный интернет, телевидение и IoT решения
- Занимает лидирующие позиции на рынке телекоммуникаций в России
О вакансии
Команда аналитиков в МегаФоне занимается повышением качества клиентского сервиса и исследованием клиентского поведения. Вы будете включены в проекты, направленные на анализ данных о клиентах, выявление ключевых факторов, влияющих на их удовлетворённость, а также планирование мероприятий для повышения уровня удержания клиентов.
Ваша работа будет включать обработку и интерпретацию данных, проведение статистического моделирования и разработку методов, способствующих улучшению клиентского опыта. Также потребуется участие в проектировании дэшбордов для визуализации полученных результатов.
Чем предстоит заниматься:
- Статистическое моделирование клиентского поведения и разработка методов его улучшения
- Обработка клиентских опросов для выявления значимых факторов, влияющих на удовлетворённость и удержание клиентов
- Проектирование и построение дэшбордов
Что мы предлагаем:
- Работу в офисе первые 3 месяца, далее возможен гибридный формат (3 дни в офисе, 2 дня удалённо)
- Участие в интересных и масштабных проектах
- Доступ к современным BI-платформам для работы с данными
Обязанности
- Стимулирование статистического моделирования для улучшения клиентского опыта
- Обработка и анализ результатов клиентских опросов
- Выявление взаимосвязей через факторный анализ и причинно-следственный анализ
- Проектирование дэшбордов для визуализации данных
- Работа с BI-платформами для анализа данных
Требования
- Опыт применения статистических/ML методов анализа данных (A/B тестирование, регрессионный анализ, методы проверки гипотез) и интерпретации результатов анализа
- Владение Python для анализа данных (библиотеки: pandas, numpy, scipy, scikit learn, statsmodels, prophet), понимание прогнозных и кластерных моделей
- Уверенное владение SQL для работы с данных (оптимизация запросов, работа с оконными функциями)
- Опыт работы c BI-платформами (Qlik Sense, Tableau, Oracle BI и аналоги)
- Готовность работать фулл тайм офис первые 3 месяца, далее возможен гибрид (3/2)