Аналитик данных (фрод)

<p><strong>О команде и продукте:</strong></p> <p>На складах и распределительных центрах Ozon работают десятки тысяч сотрудников, ежедневно совершающих миллионы операций. К сожалению, некоторые из них действуют недобросовестно, нанося ущерб компании.</p> <p>Задача нашей команды — анализировать поведение и действия персонала, чтобы выявлять мошеннические схемы, идентифицировать неблагонадёжных сотрудников и оперативно пресекать внутренний фрод.</p> <p><strong>Вам предстоит:</strong></p> <p>Исследовать действия сотрудников и выявлять паттерны, которые позволят разметить их на добросовестных и нет</p> <p>Исследовать отдельные случаи фрода и на их основе формировать правила, которые позволят исключить подобные действия</p> <p>Проектировать и развивать аналитические пайплайны и ETL-процессы: от сбора сырых данных до формирования алертов, предупреждающих о фроде</p> <p>Глубоко погружаться в данные: самостоятельно добывать информацию из разных систем, видеть за цифрами бизнес-процессы и находить в них уязвимости.</p> <p>Тесно взаимодействовать с менеджерами продукта и технологами, участвовать в процессе разработки решений</p> <p><strong>Мы ожидаем, что вы:</strong></p> <p>Имеете опыт от полутора лет в роли дата аналитика или аналитика-разработчика в продуктовой или tech-компании.</p> <p>Уверенно пишете на Python (Pandas, NumPy)</p> <p>Хорошо знаете SQL (оконные функции, оптимизация запросов)</p> <p>Имеете опыт работы с Git, Airflow или их аналогами</p> <p>Обладаете сильной аналитической базой: математическая статистика, теория вероятностей.</p> <p>Умеете работать с метриками и визуализацией: опыт построения дашбордов в Tableau, Power BI, Superset или аналогичных BI-инструментах.</p> <p>Имеете системное мышление и способны видеть не только конкретную задачу, но и её место в проекте.</p> <p>Умеете видеть процессы, которые лежат за данными.</p> <p>Обладаете развитыми коммуникативными навыками, умеете ясно доносить сложные идеи до разных аудиторий.</p> <p>Плюсом будет:</p> <p>Опыт работы с ML</p> <p>Опыт в поиске статистических аномалий</p> <p>Знакомство с Hadoop/Hive/Spark</p>