Мы — команда Сегменты Департамента работы с проблемными активами. Наша миссия — не просто «вернуть долг», а найти оптимальную стратегию работы с каждым клиентом, который попал в сложную жизненную ситуацию и вышел в просрочку.

Мы строим интеллектуальную систему взаимодействия, где каждый контакт имеет значение. В нашей работе критически важно не только то, что мы говорим, но и как, когда и где. Мы выбираем оптимальный канал взаимодействия, определяем идеальную частоту контактов, корректируем нарратив и тональность общения. Наша ключевая задача — в каждый момент времени предложить клиенту наиболее релевантный именно ему продукт или сценарий урегулирования, превращая стрессовую ситуацию в конструктивный диалог.

Для этого мы используем весь спектр каналов коммуникаций, данные о поведении клиентов, ML-модели и LLM-решения. Вам предстоит стать ключевым игроком нашей команды, который превращает сырые цифры в конкретные сценарии, помогая нам говорить с клиентом на одном языке и находить выход там, где, казалось бы, выхода нет.

Обязанности

* проверка гипотез, приходящих от бизнеса — оценка их потенциальной эффективности, приоритизация на основе данных и статистическое обоснование решений

* формирование собственных продуктовых гипотез на основе глубокого анализа данных, поведения клиентов и рыночных тенденций для улучшения ключевых метрик работы с проблемной задолженностью

* проведение А/Б-тестов: дизайн эксперимента, расчет выборки, запуск, мониторинг и статистический анализ результатов для оценки влияния изменений в коммуникационных стратегиях и продуктовых предложениях

* поиск инсайтов для оптимизации коммуникационных активностей во всех каналах с учетом специфики проблемной задолженности

* выявление сегментов аудитории и выстраивание эффективных цепочек событий (Customer Journey) для улучшения клиентского опыта даже в сложных ситуациях

* анализ эффективности предлагаемых клиентам продуктовых решений и исследование глубинных потребностей клиентов в кризисной ситуации

* поиск узких мест в бизнес-процессах через анализ цифровых следов клиентов (process mining) для повышения процента урегулирования

* подготовка регулярной и ad-hoc аналитики для проверки гипотез, поиска точек роста эффективности взыскания и обоснования изменений стратегий. Защита результатов исследований и выводов перед стейкхолдерами для принятия стратегических продуктовых решений.

Требования

* высшее образование

* опыт работы продуктовым аналитиком от 3-х лет

* продвинутый уровень SQL — написание сложных запросов к большим базам данных, оптимизация, работа с оконными функциями

* продвинутый уровень Python (pandas, numpy, scipy) для обработки и анализа больших массивов данных, проведения статистических расчетов

* опыт проведения А/Б-тестов — от дизайна эксперимента до статистической обработки результатов (знание t-test, bootstrap, p-value, power analysis)

* наличие навыков математического моделирования и работы с ML-моделями будет преимуществом

* умение доносить сложную информацию простым языком до нетехнических стейкхолдеров и защищать свои рекомендации.

Будет плюсом:

* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

Условия

* офисный формат работы: г.Москва, Кутузовский пр., д.32, к.1

* корпоративный спортзал и зоны отдыха

* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи

* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.