Аналитик данных (Data analyst)

Чем предстоит заниматься

Если в общем, то выявлять и предотвращать телеком-мошенничество (будешь оказывать прямое влияние как на финансовые показатели компании, так и на счастье её клиентов). Если в частности, то нужно будет не допустить появление на сети оператора нежелательного трафика, а именно:

• Исследовать новые виды мошенничества (спам, мошеннические вызовы, действия третьих лиц, наносящие ущерб компании и её абонентам) и разрабатывать под них алгоритмы выявления (полный цикл: от выбора источника данных и построения на его базе модели выявления, до передачи команды на блокировку в систему управления трафиком)
• Эксплуатировать существующие алгоритмы выявления мошенничества и периодически их дорабатывать (мошенники никогда не стоят на месте)
• Анализировать существующую отчетность от антифрод-систем и дорабатывать её при необходимости
• Предоставлять регулярную отчетность для руководства
• Разрабатывать новые виды отчетов, если это необходимо
• Также наша работа не обходится без разовых аналитических справок и фиксации итогов во внутренней базе знаний

Что для этого нужно

• Высшее образование (техническое, математическое, экономическое)
• Владение SQL (select’ы, join’ы, подзапросы – этого в большинстве случаев будет достаточно)
• Владение Python (библиотеки pandas, numpy, cx_Oracle/SQL Alchemy, библиотеки для визуализации данных)
• Готовность изучить Splunk (выгрузки, агрегации, дэшборды), ClickHouse и PostgreS
• Владение Excel: сводные таблицы, формулы, диаграммы
• Любовь к кропотливому анализу данных: сопоставлениям, обобщениям, выводам, гипотезам и критический взгляд на результаты своей работы
• Большое желание получать новые знания и применять их на практике
• Внимательность и ответственность: помни, ты будешь оказывать прямое влияние на счастье клиентов компании

Будет плюсом

• Прохождение курсов по анализу данных: Яндекс.Практикум, Skillfactory, Karpov Courses и т.п.
• Знание основных подходов к моделированию и обучению ML-моделей, опыт их внедрения в бизнес-процессы
• Опыт работы с Jira / Confluence или подобными системами
• Навыки построения и реализации ETL-процессов
• Знание принципов работы с BI-системами (Oracle BI, Power BI и т.п.)
• Знание английского языка: умение читать техническую документацию, а ещё лучше – понимать на слух тех, кто её писал
• Умение смотреть «за горизонт» - изначальная разработка алгоритмов / моделей / процессов в таком виде, который позволит их подстроить под изменяющиеся реалии с минимальными трудозатратами (ты же помнишь, что мошенники никогда не стоят на месте?)