Senior data analyst

İşin təsviri

Job description:

• Analyze Complex Data Sets: Conduct in-depth analysis of complex data to develop insights, strategies, and actionable recommendations that guide business decisions and enhance organizational performance;
• Lead Data Product Development: Drive the development and enhancement of data products, focusing on initiatives like Customer Lifetime Value (CLV) , Customer 360 etc, identifying and addressing inefficiencies and areas for improvement;
• Data Visualization and Reporting: Create and maintain comprehensive and interactive data visualizations, integrating multiple data sources to provide insightful and actionable reports for decision-making;
• Develop Predictive Models: Build and refine predictive models and machine-learning algorithms to accurately forecast future trends and market behaviors;
• Ensure Data Quality: Oversee data quality management, identify discrepancies, and implement measures to maintain data integrity and accuracy;
• Project Management: Lead and manage analytics projects, ensuring they adhere to timelines, budget constraints, and quality standards;
• Stakeholder Collaboration: Collaborate with management and different departments, aligning data initiatives with business needs and priorities, and translating complex data into understandable insights for various stakeholders;
• Promote educating Culture: Advocate for a culture of data literacy and evidence-based decision-making, educating and empowering other employees to effectively utilize data in their roles;
• Innovative Solutions and Continuous Improvement: Stay updated with the latest trends in data analytics and technology, proposing and implementing innovative solutions to advance data analytics practices.

Experience, Competencies and Skills Required:

• Bachelor’s or Master’s degree in Data Science, Statistics, Mathematics, Computer Science, or related field;
• 10 years of overall work experience, at least 5 years of relevant industry experience;
• Demonstrated experience in data analytics, data mining, and statistical modeling. Ability to handle complex data sets and extract meaningful insights;
• Skilled in Big Data technologies such as Hive, Spark, other. Hands-on experience with Python and its analytics libraries is essential for effective data processing and analysis;
• Exceptional skills in data visualization tools like Tableau and Power BI. Ability to create intuitive, insightful visualizations that communicate complex data to non-technical stakeholders effectively;
• Profound knowledge and implementation experience with statistical methods and machine learning models, including decision tree models, k-means clustering, logistic regression, neural networks, random forest, and XGBoost;
• Experience with deep learning model development is highly advantageous, showcasing an ability to stay at the forefront of advanced analytics techniques;
• Excellent command of English is essential for effective communication in multinational environment. Knowledge of Russian and/or Azerbaijani is considered an advantage, facilitating smoother interactions in multilingual contexts;
• Capabilities in managing analytics use cases from conception through execution, demonstrating skills in planning, resource management, and timeline coordination;
• Adequate level of business sense aligns data analytics with organizational objectives and strategies;
• Keen awareness of emerging technologies and trends in data science and analytics.                             

Vəzifə təlimatı:

• Mürəkkəb datasetlərin təhlil edilməsi: Biznes qərarlarını istiqamətləndirən və təşkilati fəaliyyət göstəricilərini təkmilləşdirən analitik məlumatlar, strategiyalar və tətbiq edilə bilən tövsiyələr hazırlamaq üçün mürəkkəb məlumatların dərin təhlilinin aparılması;
• Data məhsulunun hazırlanması prosesinə rəhbərlik: “Customer Lifetime Value” (CLV), “Customer 360” və s. kimi təşəbbüslərə diqqət yetirərək, boşluqları və təkmilləşdirilməli sahələri müəyyənləşdirərək, data məhsullarının hazırlanmasına və təkmilləşdirilməsinə rəhbərlik edilməsi;
• Data vizuallaşdırılması və hesabatlılıq: Qərarların qəbulu üçün mahiyyətli və tətbiq oluna bilən hesabat təqdim etmək məqsədilə çoxsaylı data mənbələrini birləşdirərək, hərtərəfli və interaktiv data vizualizasiyaların yaradılması və saxlanması;
• Proqnozlaşdırıcı modellərin hazırlanması: Gələcək tendensiyaları və bazar konyunkturasını dəqiq proqnozlaşdırmaq üçün proqnozlaşdırıcı modellər və maşın öyrənmə alqoritmlərin qurulması və təkmilləşdirilməsi;
• Data keyfiyyətinin təmin edilməsi: Dataların keyfiyyətinin idarə edilməsinə nəzarət etmək, uyğunsuzluqları müəyyənləşdirmək və dataların bütövlüyünü və düzgünlüyünü qorumaq üçün tədbirlərin görülməsi;
• Layihələrin idarə edilməsi: Analitik layihələrin vaxt qrafiklərinə, büdcə məhdudiyyətlərinə və keyfiyyət standartlarına riayət etməsini təmin etməklə həmin layihələrə rəhbərlik edilməsi və onların idarə edilməsi;
• Maraqlı tərəflərlə əməkdaşlıq: Data təşəbbüslərinin biznes ehtiyacları və prioritetləri ilə uyğunlaşdırılması üçün rəhbərlik və müxtəlif departamentlər ilə əməkdaşlıq və mürəkkəb datanın müxtəlif maraqlı tərəflər üçün başa düşülən analitik dataya çevrilməsi;
• Dataya əsaslanan mədəniyyətin təşviq edilməsi: Digər işçilərin öz vəzifələrində datadan səmərəli istifadə etməsi üçün onları maarifləndirməklə və dəstək olmaqla data savadlılığı və sübuta əsaslanan qərar qəbuletmə mədəniyyətinin təşviq edilməsi;
• İnnovativ həllər və davamlı təkmilləşmə: Data analitikası təcrübələrini təkmilləşdirmək üçün innovativ həllər təklif etməklə və həyata keçirməklə data analitikasında və texnologiyalarda mövcud olan ən son tendensiyalardan xəbərdarlıq;

Tələb olunan təcrübə, bacarıq və səriştələr:

• Data elmləri (Data Science), statistika, riyaziyyat, kompüter elmləri, biznes analitikası və ya əlaqədar sahədə bakalavr və ya magistr dərəcəsi;
• Müvafiq sahədə ən azı 5 il olmaqla, ümumilikdə 10 il iş təcrübəsi;
• Data analitikası, “data mayninq” və statistik modelləşdirmə sahəsində özünü doğrultmuş təcrübə;
• Mürəkkəb data dəstləri ilə işləmək və anlaşılan analitik məlumatlar çıxarmaq bacarığı;
• Hive, Spark və digər “big data” texnologiyaları ilə işləmək bacarığı. Python və onun analitik kitabxanaları ilə praktiki təcrübə datanın effektiv emalı və təhlili üçün vacib əhəmiyyət daşıyır;
• Tableau və Power BI kimi data vizuallaşdırma alətlərində müstəsna bacarıqlar. Mürəkkəb datanı qeyri-texniki maraqlı tərəflərə effektiv şəkildə çatdıran intuitiv, mənalı vizualizasiyalar yaratmaq bacarığı.
• Qərar ağacı (decision tree) modelləri, k-orta göstəricilərin klasterləşdirilməsi (k-means clustering), logistik reqressiya, neyron şəbəkələri, “random forest” və XGBoost daxil olmaqla statistik metodları və maşın öyrənmə modelləri ilə bağlı dərin bilik və praktiki təcrübə;
• Dərin öyrənmə modellərinin hazırlanması üzrə təcrübə güclü bir üstünlükdür, çünki o, qabaqcıl analitik üsullar üzrə ön sıralarda olma qabiliyyəti nümayiş etdirir;
• Çoxmillətli mühitdə effektiv ünsiyyət üçün ingilis dilini mükəmməl bilmək vacibdir. Çoxdilli kontekstdə daha rahat qarşılıqlı əlaqəni asanlaşdıran rus və/və ya Azərbaycan dilini bilmək üstünlük sayılır;
• Planlaşdırma, resursların idarə edilməsi və vaxt qrafikinin koordinasiyası üzrə bacarıqlar nümayiş etdirmək, konsepsiyadan tətbiqə qədər analitik istifadə hallarını idarə etmək bacarığına malik olmaq;
• Data analitikasını təşkilatın məqsədləri və strategiyaları ilə uyğunlaşdırmaq üçün müvafiq səviyyədə biznes anlayışı;
• Data elmləri (data science) və data analitikasında yeni texnologiyalar və tendensiyalar haqqında yüksək məlumatlılıq.

İşəgötürənin reytinqi

PASHA Bank tərəfindən digər vakansiyalar

• Girovların İdarə Edilməsi Şöbəsinin Mütəxəssisi
• Girovların İdarəedilməsi şöbəsinin Kiçik Mütəxəssisi
• Strateji idarəetmə və araşdırma şöbəsinin Mütəxəssisi
• Fərdi Müştərilərə Dəstək üzrə Kiçik Mütəxəssis
• Korporativ satış üzrə Müştəri meneceri