Аналитика вакансии - удалённо

Системный аналитик от 5 лет, высшее техническое ИТ-образование, опыт в финтехе от 1 года и in-house web/mobile-разработке от 2 лет. Обязателен опыт с авторизацией и аутентификацией.

Исследовать пользователей и селлеров новых для Wildberries стран; Анализировать пользовательское поведение, ассортимент, локальность предложения, логистику и другие особенности рынков;

Требования: Уверенный опыт работы 1С-аналитиком Опыт коммерческой работы в роли аналитика 1С от 3 лет. Опыт участия в проектах по внедрению, развитию и сопровождению решений на базе 1С, взаимодействия с бизнес-заказчиками и командами разработки.

▪️ уверенный SQL и самостоятельная работа с данными; ▪️ умение анализировать данные, делать выводы и находить точки для оптимизации;

• Опыт в роли продуктового аналитика от 5 лет.

Задачи: — Создавать индивидуальные отчёты для старшего руководства. — Анализировать причины звонков клиентов, выявлять закономерности в типах звонков и драйверах контактов. — Использовать полученные инсайты для оптимизации процессов. Требования: — Опыт в MI и составлении отчётов, желательно с использованием Amazon QuickSight. — Знание Amazon Connect или аналогичных технологий контакт-центров (Genesys, NICE, Avaya). — Опыт анализа причин звонков, отказов или клиентских путей. — Умение переводить данные в понятные коммерческие рекомендации для заинтересованных сторон. Условия: — Работа полностью удалённая. — Контракт до конца декабря с возможным продлением. — Оплата до £550 в день (внутри IR35, ставка на umbrella).

Обязательные требования: — Опыт работы в QlikSense или Insight более 3 лет; — Количество завершенных проектов более 10; — Уверенные навыки взаимодействия с бизнес-заказчиком; — Согласование проектных решений как на техническом, так и на бизнес-уровне; — Высокая мотивация в достижении результатов; — Умение самостоятельно находить решения сложных проблем; — Оценка трудозатрат и стоимости решения; — Опыт проведения и организации нагрузочного тестирования; — Навыки разработки: ETL, data modeling; — Навыки моделирования и написания SQL-процедур; — Навыки по оптимизации производительности скрипта и диаграмм интерфейса; — Навыки Dashboard design, overall UI/UX design в QlikSense. Дополнительные требования: — Сертификация QlikSense; — Знания по администрированию системы QlikSense средствами QMC, QV API, Sense API; — Навыки VBA-программирования; — Опыт написания Extentions и знание JavaScript; — Знания инструментов отчетности Nprinting; — Разработка экстракторов из SAP ERP, SAP BW; — Опыт интеграции QlikSense во внешние среды (websites, SharePoint, etc.).

Опыт работы: от 3–4 лет в роли аналитика 1С на проектах внедрения или развития 1С:ERP УХ. Знание целевых контуров: глубокое понимание методологии и настроек подсистем «Управление складом и запасами» и «Управление продажами».

- помощь команде в планировании и реализации перехода с OpenText на LDM. Нужна помощь с интеграциями, чтоб помогли с форматом миграции, как раскладывать данные с интеграциями в ЛДМ.

- Сбор и анализ требований, интервьюирование бизнес-пользователей; - Моделирование целевых процессов в 1С ERP и WMS;

Организовать регулярный контроль ключевых показателей по странам: продажи, заказы, средний чек, конверсия, покупатели, повторные покупки и другие показатели бизнеса. Определять причины существенных изменений показателей и обеспечивать подготовку конкретных предложений для бизнеса.

Спроектировать и реализовать архитектуру аналитического стека (DWH/витрины/пайплайны) для высокой производительности и надежности аналитического контура; Организовать загрузку, трансформацию и обслуживание данных в связке Airflow + Hadoop + Trino + ClickHouse;

Проводить углубленный анализ поведения пользователей: выявление паттернов, точек роста и проблемных зон продукта с использованием методов когортного, funnel- и event-based анализа; Разрабатывать и поддерживать ключевые продуктовые метрики: мониторинг LTV, Retention Rate, Conversion Rate и других показателей юнит-экономики;

-собирать и анализировать функциональные и нефункциональные требования от стейкхолдеров. -заниматься техническим проектированием: описывать задачи, сценарии использования продукта, оценивать трудоемкость выполнения работ.

• Проектировать мат. модели: расчет paytable, RTP, волатильности, вероятностей и распределений выигрышей.

Создавать и поддерживать документацию по проектам, включая описание функциональности и требований; Ставить задачи для разработчиков с чётким описанием требований и ожидаемых результатов;

Требования: 4–6+ лет в продуктовой аналитике, обязательно в subscription-продуктах (воронка, онбординг, пейвол, конверсия). Опыт изменения решений по продукту с помощью данных.

Location: United States Workplace: Remote BUILDING THE FUTURE OF OPEN FINANCE Payward - the parent company behind Kraken, NinjaTrader, Breakout, xStocks, Payward Services and CF Benchmarks - has spent the last 15 years building one of the most modern and globally accessible financial infrastructure platforms in the industry, built to advance an open, global financial system. THE TEAM Founded in 2011, Kraken is one of the world's longest-standing crypto platforms, trusted by over 10 million individuals and institutions across the globe. It offers spot trading, margin, futures, staking, and OTC services, with products built for both individual investors and institutional clients.   We're looking for a Sr. Data Analyst, Compliance to join our team remotely! The primary goal of this role is to elevate decision-making by uncovering emerging trends and root causes, and by driving insights and actions that provide full visibility into business performance and operational efficiency. Beyond technical expertise, success in this role depends on being a true business partner who combines data-driven insights with strategic thinking to deliver actionable recommendations, guide decision-making, and drive measurable impact across the organization. In this role, you'll own end-to-end data management, from building and maintaining datasets and pipelines to designing dashboards and delivering insights for the Compliance team. A core part of this role is owning the logic and rule-setting behind transaction monitoring across deposits and withdrawals. You'll also contribute to experimentation infrastructure, laying the groundwork for future ML and intelligence initiatives.   THE OPPORTUNITY - Own the logic and rule-setting behind transaction monitoring across deposits and withdrawals, partnering closely with Compliance to study patterns and refine detection logic - Translate compliance requirements into production detection logic, preserving correctness across alert eligibility, thresholds, customer segmentation, date windows, and deduplication - Develop and maintain Python and SQL pipelines for transaction data preparation, feature engineering, and detection workflows - Evaluate detection rules and analytical models across coverage, alert quality, threshold sensitivity, and the impact of proposed changes - Design reproducible evaluations on historical data that account for limited labels, class imbalance, and shifts in customer behaviour over time - Own testing, deployment, scheduling, monitoring, and operational support for detection workflows, including investigating data quality issues, pipeline failures, and unexpected changes in detection results - Execute historical backfills with clear validation and traceability, and maintain reliable downstream alert delivery and integrations with compliance systems - Be at the forefront of data innovation by experimenting, testing hypotheses, and translating insights into action, while incorporating software engineering best practices into pipelines and dashboards.   WHAT YOU BRING - 7+ years of experience in data analysis, data science, and data management within the fintech, crypto, financial services, or gambling industry, gained in a fast-paced, high-growth environment - Experience working with compliance, fraud, funding, finance, and customer support teams and analyzing large datasets, engineering features, and applying statistical methods to practical business problems - Strong Python and SQL skills, with experience building and supporting production data or analytical systems - Hands-on experience using dbt or similar tooling to model and organize high-fidelity data for reporting and decision-making - Experience setting up and managing data pipelines with a strong understanding of workflow orchestration, plus strong software engineering practices including version control, automated testing, code review, and CI/CD - Solid statistical foundation; ML exposure is a strong plus - Proficiency with BI and data visualization tools (e.g., Hex, Tableau, Power BI, or similar) to build executive-facing dashboards - Ability to investigate production issues independently and communicate technical findings and uncertainty to non-technical stakeholders - You believe wholeheartedly in the values outlined in Kraken's Tentaclements document - A degree in a field emphasizing analytical rigor, such as analytics, software engineering, statistics, or economics - Based in Canada, the US, or Brazil, and fluent in English   NICE TO HAVES - Fraud detection, AML, anomaly detection, or other risk applications - Experience with Athena, Trino, Kafka, and Kubernetes alongside the core Airflow/dbt/S3 stack - Transaction pattern analysis, customer segmentation, and detection threshold tuning - Developing or productionising machine learning models, including experiment tracking and performance monitoring - Working with sparse or delayed feedback from investigations to evaluate and improve detection - Explainability, auditability, and change control in regulated environments Unless a specific application deadline is stated in the job posting, applications are accepted on an ongoing basis. Please note, applicants are permitted to redact or remove information on their resume that identifies age, date of birth, or dates of attendance at or graduation from an educational institution. We consider qualified applicants with criminal histories for employment on our team, assessing candidates in a manner consistent with the requirements of the San Francisco Fair Chance Ordinance. OUR COMMITMENT Payward is powered by people from around the world and we celebrate the diverse talents, backgrounds, contributions, and unique perspectives that everyone brings to the table. We hire based on merit, seeking out people with the right abilities, knowledge, and skills for the job. We encourage you to apply for roles where you don't fully meet the listed requirements, especially if you're passionate or knowledgeable about crypto. We may ask candidates to complete job-related skills or work-style assessments as part of our hiring process. These assessments evaluate competencies relevant to the role and are applied consistently across candidates for similar positions. Results are considered alongside experience and interviews, and are not the sole basis for any employment decision. As an equal opportunity employer, we don't tolerate discrimination or harassment of any kind, whether based on race, ethnicity, age, gender identity, citizenship, religion, sexual orientation, disability, pregnancy, veteran status, or any other protected characteristic as outlined by federal, state, or local laws. Stay connected Follow us on Twitter https://twitter.com/krakenfx Learn on the Kraken Blog https://blog.kraken.com/#:~:text=Enter%20your%20email%20address Connect on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/kraken-exchange/ Candidate Privacy Notice https://www.kraken.com/legal/candidate-privacy-notice