👀 Дизайнеры, с какой командой вы мэтчитесь по вайбам? Проверяйте на Вайб-чеке→ vibe.habr.com

Эконометрист

Зарплата

от 170 000 до 240 000 ₽

Местоположение и тип занятости

МоскваПолный рабочий день

Компания

Универсальный банк, входит в топ-10 крупнейших банков России

Описание вакансии

Условия работы

· Marketing mix modeling;

· Построение эконометрических прогнозов по стратегическим метрикам маркетинга и бизнеса банка;

· Выполнение проектов по эконометрическому моделированию: сбор данных из открытых источников, отслеживание процесса по сбору данных на стороне клиента, построение эконометрических моделей, предоставление результатов в виде презентаций с выводами и рекомендациями;

· Визуальный анализ данных, корреляционный анализ, регрессионный анализ;

· Руководство командой аналитиков и мониторинг работы внешних эконометрических агентств / партнеров.

Бонусы

  • Достойную и конкурентную зарплату, годовые премии;
  • Интересную и динамичную работу: мы решаем амбициозные задачи, внедряем новые технологии;
  • Профессиональное развитие: обучение в корпоративном университете «Вселенная открытий», экспертные и управленческие карьерные треки;
  • Команду единомышленников – больших профессионалов своего дела, которые знают цену доверию и партнерству;
  • Приятную рабочую атмосферу, современный офис;
  • Заботу о здоровье: ДМС, страхование жизни, страхование при выезде за границу;
  • Льготные ставки на банковские и страховые продукты «Открытия», скидки от компаний-партнеров.

Дополнительные инструкции

· Владение пакетами эконометрического анализа и языками программирования (Python, Matlab и др.);

· Построение эконометрических моделей, предиктивных моделей и прогнозов;

· Построение сложных моделей для точного прогнозирования рейтингов телесмотрения, глубины просмотра роликов на Youtube, кликабельности баннеров, роста показателей воронки бренда и имиджевых атрибутов, роста показателей низа воронки по ключевым продуктам банка для сегментов b2b и b2c;

· Разработка внутренней библиотеки для эконометрического моделирования;

· Разработка алгоритмов машинного обучения: кластеризация, классификация;

· Математическая статистика;

· Теория вероятности;

· Методы оптимизации;

· Умение работать с витринами и самостоятельно писать запросы в БД.