product analyst in transaction enrichment

Zopa Bank; Greater London; Ibrido; GBP 55.000 - 75.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Hybrid work arrangement

Work from abroad up to 120 days/year

Descrizione del lavoro

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

Competenze

• 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.

Mansioni

• 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.

Conoscenze

SQL

Python

LLM APIs

Hypothesis design

Stakeholder communication

Strumenti

LLM tooling

Descrizione del lavoro

Описание: Zopa Bank provides banking products and transforms raw transaction data into reliable, structured intelligence. Its transaction enrichment capabilities help customers understand their money and support other parts of the business in building on that data.

Задачи:

• Analyse enrichment data using Python and SQL to identify, quantify, and build evidence around problems worth fixing
• Surface product opportunities by identifying patterns, recurring failure modes, and signals for new capabilities
• Determine how proposed solutions should behave in practice, including required inputs, limitations, and accuracy, cost, and coverage trade-offs
• Build test harnesses to test hypotheses against data before engineering resources are committed
• Design and run evaluations, including LLM-as-judge approaches, to assess improvements and identify new problems
• Turn findings into clear recommendations on what to build, why it matters, and how success should be measured
• Keep up with AI and data quality tooling developments and assess which techniques are worth experimenting with for transaction enrichment
• Work with the Product Manager and Engineering to incorporate findings into the roadmap and translate them into changes

Требования:

• Comfortable writing SQL and/or Python, or willing to learn Python using modern AI-assisted tooling
• Some experience with LLM APIs, including calling them, prompting them, structuring outputs, and understanding their limitations
• Able to form hypotheses, design experiments that could disprove them, and interpret results sceptically
• Curious about imperfect systems and motivated to understand and improve why they fail
• Focused on outcomes for customers and the business
• Able to scope ambiguous problems, prioritise tests, and judge when a solution is good enough
• Able to explain findings and their implications to engineers, PMs, and non-technical stakeholders
• 1–3 Years in an analytical or technical role
• Будет плюсом: experience in fintech, banking, or a fast-paced data-led environment

Условия:

• Hybrid role with 2–3 days per week at the London office
• Option to work from abroad for up to 120 days a year, subject to having the right to work in the country of choice
• Reasonable adjustments are available during the hiring process
• Do not use AI during behavioural and competency-based interviews. AI use in technical interviews depends on the role and stage; the Talent Partner will explain what is expected