Аналитик данных (эквайринг)

Ориентир по рынку≈ 140 000 – 300 000 ₽наш грубый ориентир по 181 вакансии этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация

≈ 140 000 – 300 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.

3 из 4 в норме

Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться

Деньги

Сумму в объявлении не указали. Грубый ориентир: столько платят в 181 вакансии уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.

платят меньше140 000 – 300 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Кроме оклада: премия. Размер не назван, а от него зависит доход за год.

Вилки нет

Живость

Опубликована 5 дней назад. Свежие вакансии почти всегда живые.

Свежая

Описание

Обязанности: 5, требования: 7. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: официальное оформление и ДМС

Подробно

Что требуют

ОбязательноLangChainSQLLLMPythonPandasNumPyTableauPower BI

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, SQL +20%.

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Чем предстоит заниматься

Поиск причин обращений клиентов по эквайрингу (CJM), анализируя не только структурированные данные, но и неструктурированные тексты (транскрипты звонков, чаты) с помощью AI-агентов

Генерация гипотез по улучшению продукта, проверяя их через классические А/Б-тесты и пилотные запуски (использование LLM для поиска нетривиальных инсайтов в данных и сегментации)

Прогноз нагрузки на колл-центр, автоматизируя подготовку фичей и очистку данных с помощью оркестрацией AI-инструментов

Построение понятных отчетов и дашбордов (Tableau/Power BI) для команды, визуализируя аномалии, выявленные AI-системами

Анализ и агрегирование данные из различных витрин, автоматизируя написание сложных SQL-запросов и пайплайнов обработки данных с помощью AI-ассистентов

Наши требования

AI и автоматизация: опыт проектирования и оркестрации AI-агентов (например, через LangChain, LlamaIndex или собственные пайплайны); умение писать эффективные промпты для задач классификации, суммаризации текстов и извлечения сущностей (NER)

SQL: уверенное владение, умение собирать и оптимизировать данные из разных таблиц; опыт использования LLM для генерации и отладки сложных SQL-запросов

Python: уверенное владение для работы с большими файлами (Pandas, NumPy); опыт интеграции с API AI-моделей

Визуализация: опыт работы в Tableau или Power BI

Статистика: понимание статистики, умение самостоятельно проектировать, проводить и интерпретировать А/Б-тесты (power analysis, доверительные интервалы)

Продуктовое мышление: желание разбираться в проблемах клиентов, а не просто считать цифры; понимание принципов работы поддержки в КЦ (метрики FCR, AHT, SL)

Будет преимуществом: навыки работы с ИИ