Инженер данных (трайб Digital)
Summary
Data Engineer in the Digital Tribe at OTP Bank responsible for developing analytics for digital non-credit products (debit cards and VAS products), ensuring data quality, transparency of client processes, and creating a unified system of product metrics. Core technologies include SQL, Python, BI platforms (Power BI, FineBI, Tableau, Apache Superset), event analytics systems (AppMetrica, Firebase,
Мы ищем инженера данных, который будет отвечать за развитие аналитики цифровых процессов некредитных продуктов (дебетовые карты и VAS-продукты). Основная задача роли — обеспечить высокое качество данных, прозрачность клиентских процессов и единую систему продуктовых метрик для принятия эффективных бизнес-решений.
Чем предстоит заниматься:
- Проводить аудит текущего состояния аналитической разметки и обеспечивать ее актуальность.
- Формировать и развивать систему продуктовых и процессных метрик цифровых каналов.
- Строить и сопровождать аналитику клиентских процессов и продуктовых воронок.
- Разрабатывать и поддерживать витрины данных и отчетность для анализа эффективности процессов и продуктов.
- Создавать аналитические и мониторинговые дашборды.
- Контролировать качество данных: проводить аудит, валидацию, выявлять аномалии и обеспечивать корректность данных по процессам цифрового канала.
- Выполнять исследовательскую аналитику, находить узкие места, точки роста и формировать рекомендации.
- Участвовать в анализе инцидентов и расследовании причин отклонений ключевых показателей.
- Выполнять ad-hoc аналитические задачи в рамках согласованного бэклога.
- Развивать аналитические инструменты, подходы и практики работы с данными.
Что мы ожидаем:
- Высшее образование.
- Опыт работы в области аналитики данных, продуктовой аналитики или инженерии данных от 3 лет.
- Уверенное понимание архитектуры данных цифровых продуктов: событийная модель, event-tracking, витрины данных, DWH.
- Практический опыт построения аналитики клиентских процессов и продуктовых воронок.
- Опыт обеспечения качества данных: аудит, валидация, мониторинг и выявление аномалий.
- Уверенное владение SQL (обязательно).
- Базовые навыки Python для анализа данных и автоматизации аналитических задач.
- Опыт работы с BI-платформами (Power BI, FineBI, Tableau, Apache Superset или аналогами).
- Опыт работы с системами событийной аналитики (AppMetrica, Firebase, Amplitude или аналогами).
- Уверенное владение Excel, включая сложные формулы, сводные таблицы, Power Query и Power Pivot.
- Опыт работы с корпоративными хранилищами данных (DWH).