Product Analyst: Data Enrichment & AI Insights

Zopa Bank; Greater London; Hybride; GBP 55 000 - 75 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Hybrid work arrangement

Work from abroad up to 120 days/year

Résumé du poste

Zopa Bank приглашает аналитика для работы с обогащением транзакций и выявления продуктовых возможностей. Ваша задача — анализировать данные с использованием Python и SQL, формулировать гипотезы и тестировать их на реальных данных, чтобы предложить улучшения в продуктовой линейке.

Работа предполагает гибридный формат с двумя-тремя днями в лондонском офисе и опцию удалённой работы за пределами страны на до 120 дней в году; акцент на взаимодействии с PM и инженерами для интеграции выводов в

Qualifications

• Уверенное владение SQL и/или Python; готовность учиться Python с помощью современных AI-инструментов.
• Опыт работы с LLM API: вызовы, подсказки, структуры вывода и ограничения.
• Умение формулировать гипотезы, проектировать эксперименты и интерпретировать результаты.
• Любознательность к несовершенным системам и стремление понять причины ошибок.
• Ориентированность на результаты для клиентов и бизнеса.

Responsabilités

• Анализ данных по обогащению с использованием Python и SQL для выявления проблем и подготовки доказательств.
• Выявление продуктовых возможностей через паттерны, повторяющиеся сбои и сигналы для новых функций.
• Определение поведения предлагаемых решений: inputs, ограничения, точность, стоимость и охват.
• Создание тестовых окружений для проверки гипотез на данных перед ресурсами разработки.
• Разработка и выполнение оценок, включая подходы с LLM в роли судьи.
• Преобразование выводов в четкие рекомендации по созданию, значимости и метрикам успеха.
• Отслеживание новинок в AI и инструментах качества данных и выбор подходящих подходов.

Connaissances

SQL

Python

LLM APIs

Hypothesis design

Stakeholder communication

Outils

LLM tooling

Description du poste

Zopa Bank приглашает аналитика для работы с обогащением транзакций и выявления продуктовых возможностей. Ваша задача — анализировать данные с использованием Python и SQL, формулировать гипотезы и тестировать их на реальных данных, чтобы предложить улучшения в продуктовой линейке.

Работа предполагает гибридный формат с двумя-тремя днями в лондонском офисе и опцию удалённой работы за пределами страны на до 120 дней в году; акцент на взаимодействии с PM и инженерами для интеграции выводов в