Middle Analyste de données

    À négocier
    Russie
    Saint-Pétersbourg
    Temps plein
    Télétravail
    Expérience professionnelle
    4 ans 10 mois
    Dernier emploi

    Сбербанк

    Аналитик данных
    4 ans 10 mois

    À propos de vous

    À propos de vous
    Аналитик данных, 4+ года в аналитике комплаенса Сбера, всего 10 лет в банке. Специализация: аналитика процессов и воронок, A/B-тесты процессов, когортные прогнозы, направление ПОД/ФТ. Проекты за год сохранили в банке более 150000 клиентов и сократили нагрузку на операционную фабрику. Веду задачу целиком: от постановки метрик и данных до внедрения, мониторинга и защиты результата перед руководством.

    Expérience en affiliation

    Aucune donnée disponible

    Expérience professionnelle
    4 ans 10 mois

    Février 2022 - à aujourd’hui
    (4 ans 10 mois)
    Сбербанк
    Аналитик данных
    Владелец метрик воронки пост-контроля по 11 территориальным банкам: проекты полного цикла от постановки до внедрения, регулярная отчетность для руководства и ad-hoc. • Сохранение клиентов по согласиям (список ЦБ, 70000 физлиц). Ранжировала список по риску, распределила поток между фабрикой и автоматизацией, запустила пилот упрощенной схемы «согласие» и вывела ее в прод. Весь список отработан в срок по 115-ФЗ, за год сохранено более 150000 клиентов, нагрузка на фабрику снижена. • Прогноз рецидивности сохраненных клиентов (методика для ППР). Собрала когорты по типам клиентов, выделила новый тип СФЛ, построила прогноз методом Монте-Карло. Методика утверждена на уровне ППР, цель рецидивности ≤15% обоснована прогнозом, горизонт сохранения 12 месяцев. • A/B-тест приоритизации очереди фабрики по риск-скору. Спроектировала тест с рандомизацией по сотрудникам, метрики-отношения, bootstrap. Высокорисковые клиенты перестали ждать в общей очереди: доля автоотработки 60% → 67%, AML-решения в срок 10 дней +9 п.п., сортировка раскатана на всю фабрику. • Метрики внедрения ML-агентов пост- и онлайн-контроля. Собрала два набора метрик, добилась кор ректной репликации логов агента, инициировала запуск непокрытых сегментов. Время подготовки заключения −35%, совпадение решений агента и аналитика 87% при пороге 80%, покрытие онлайн-контроля 60% → 75%. • Витрина и дашборд воронки пост-контроля для руководства. Зафиксировала единые определения метрик, написала ТЗ на витрину, собрала дашборд с когортным прогнозом. Отчет за 2 часа вместо 3 дней, одна методика для всех ТБ, отклонения от прогноза видны сразу.

    Compétences

    statmodels
    skipy
    jupiter
    метрики процессов
    Tests A/B
    Power BI
    Prévision
    SQL
    Git
    Atlassian Jira
    Python
    Hadoop
    Pandas
    NumPy
    Bootstrap
    Matplotlib
    Seaborn
    Atlassian Confluence
    Mise en place d’un système de gestion de la conformité
    Mise en œuvre de la stratégie de conformité

    Maîtrise des langues

    Débutant Anglais

    Type d’emploi

    Type d’emploi
    Temps plein
    Format de travail
    Télétravail, Hybride, Présentiel
    Horaires de travail
    Flexible, Travail posté, 5/2
    Relocalisation
    Impossible
    Déplacements professionnels
    Déplacements possibles
      Middle Analyste de données à Saint-Pétersbourg, salaire à négocier | CV de spécialistes du digital, du marketing et de l'affiliation sur arbihunter.com