Аналитик сегмента

О команде

Человекоцентричность — модель Сбера, в которой продукты и сервисы собираются вокруг человека и его жизненной ситуации, а не вокруг продуктовой полки банка.

Сегмент в этой модели держит сторону человека: задаёт клиентский путь и согласовывает изменения с продуктовыми, канальными и риск-функциями.

Сегмент «Дети, подростки и молодёжь» отвечает за клиентский опыт людей 6–24 лет. В зону ответственности входит детский банкинг.

Влияем через детский банкинг (Детская СберКарта, СберKids) и контур 14–24: молодёжная СберКарта, СберБанк Онлайн, накопления, инвестиции, образовательный кредит.

В команде — CJE (сегментный аналог продакт-менеджера), аналитики, маркетологи и менеджер по рискам. CJE ведёт клиентский путь; аналитик, маркетолог и риски — отдельные роли.

О роли

Аналитик — отдельная роль, не CJE. CJE ведёт путь. Ты партнёр CJE: вместе видите человека 6–24, вместе предлагаете проекты и вместе отвечаете за сдвиг метрик. Твоё влияние — проекты, которые ты предлагаешь: гипотеза, оценка эффекта, решение, которое команда берёт в работу.

Данные живут в продуктах и каналах. Канал — это место, где человек встречает банк: приложение, банкомат, отделение обслуживания, колл-центр, колонка. Ты склеиваешь данные в историю одного человека и семьи — в том числе когда путь от проблемы до решения проходит через несколько каналов. Полкой карт и вкладов сегмент не управляет — считает, что происходит с людьми.

Это AI-first роль: быстрее от сырых данных к выводу. ИИ-сценарии в пути (ассистент, отказ модели, повтор) измеряешь отдельно.

Обязанности

• Видеть базу 6–24: рост, отток, проникновение продуктов, разрезы возраста и семьи.
• Находить разрывы пути: воронки, обращения, первое успешное действие (карта, перевод, копилка, вклад, брокерский счёт).
• Вместе с CJE ставить гипотезы, предлагать проекты, считать эффект запуска. Прямое влияние на метрики — через эти проекты.
• Собирать данные из продуктов и каналов других команд. Сегмент горизонтальный: запрос к соседней команде — часть работы.
• Прикладное машинное обучение: уметь собрать простую модель на коленке — кластеризация, простая классификация, оценка эффекта — чтобы быстрее понять, куда смотреть.
• Измерять искусственный интеллект в пути отдельно: ассистент, отказ модели, повторное обращение, правило «что можно в этом возрасте».
• Готовить материалы для решений и для разговора с функциями банка. Дашборд ради дашборда не нужен.
• Работать с дизайнером: если после релиза цифра не сдвинулась, дизайн и аналитика ещё не закончены.

Требования

• От двух лет в продуктовой, CX- или data-аналитике в банке или финтехе.
• Сам достаёшь данные: SQL, витрины, большие выборки. Отчёт и дашборд умеешь собрать на той платформе, которая есть.
• Понимаешь, как устроены основные банковские продукты и откуда берётся результат.
• Умеешь объяснить число как ситуацию человека.
• Прикладное машинное обучение и привычка собирать модель на коленке — часть компетенции, не хобби.
• Партнёрская роль рядом с CJE: предлагаешь проекты и берёшь на себя влияние на метрики.
• AI-first в работе: сырой запрос → вывод за часы. Готов измерять ИИ-функции рядом с классическими воронками.
• Готовность смотреть 6–24 и семью целиком.
• Работа из офиса в Москве.

Какие качества важны

Общее для всех ролей сегмента:

• эмпатия;
• ownership mindset — привычка вести задачу до результата, даже когда часть работы у соседней команды;
• любопытство к искусственному интеллекту;
• привычка учиться самостоятельно;
• открытый взгляд на мир.

Будет плюсом

• Экономика продуктов для детей, подростков и молодёжи.
• Python (pandas) для своих расчётов.
• Разрезы семьи и нескольких счетов.
• Опыт измерения ассистентов и генеративного ИИ.
• AI-native инструменты аналитики — Cursor, ChatGPT, ноутбуки, собственные скрипты — и привычка собирать инструменты, которые ускоряют аналитику с ИИ.

Примеры тестовых заданий

Искусственным интеллектом пользоваться можно. Смотрим, как ты думаешь: что оставил, что выкинул, на какую цифру опираешься.

1. Партнёрство с CJE. По описанию воронки «первая карта 14–17» предложи три проекта. У каждого: метрика, которую двигаете вместе; оценка эффекта в уме; что соберёшь за день на коленке, чтобы решить, брать ли проект.
2. Воронка выглядит здоровой, обращения в поддержку выросли. Напиши план разбора: какие разрезы, какую простую модель машинного обучения соберёшь (какие признаки, как поймёшь, что модель врёт), какой проект вынесешь CJE после разбора.
3. Два часа с ИИ и выгрузкой. Опиши, что отдашь модели, что проверишь руками, и как из этого получится предложение проекта — с метрикой, с которой команда согласится работать.

Как устроен отбор

1. Скрининг резюме.
2. Интервью с будущим руководителем.
3. Тестовое задание.
4. Кросс-интервью с экспертом из соседней команды.
5. Интервью с HRBP (HR Business Partner — партнёр по персоналу в подразделении) и лидером трайба Никитой Толстым.
6. Оффер.

От прохождения скрининга до оффера в оптимистичном сценарии — 2–4 недели. После того как примешь оффер, готовы ждать твой выход 2–4 недели.

Офис

Работа из офиса в Москве. Кутузовский проспект, 32к1, подъезд 1, этаж 11, сектор А.

Условия

Как в открытых вакансиях Сбера, например CJE (Customer Journey Expert) на rabota.sber.ru:

• стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников;
• официальное оформление;
• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;
• корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера;
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
• корпоративная пенсионная программа;
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный ⅓ ключевой ставки Центрального банка.

Как откликнуться

Пришли в Telegram резюме или ссылку на портфолио и зарплатные ожидания в годовом доходе на руки. Не забудь написать, на какую роль откликаешься 😉