Аналитик данных клиентского опыта (SQL, Phython)

Мы находимся в поиске специалиста, который поможет усилить аналитическую функцию команды и развить компетенции в области поиска бизнес-инсайтов, описательной и исследовательской аналитики на основе клиентских и операционных данных.
Обязанности:
аналитика и поиск инсайтов: 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.
Требования:
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;
будет преимуществом: опыт в сфере клиентского опыта; опыт в банковской сфере Power BI / Qlik / Tableau / PIX BI; опыт работы с текстовой аналитикой / классификацией обращений; базовое понимание ML-подходов.