Junior Data Analyst

Poszukujemy proaktywnej, zaangażowanej osoby, którą będzie cechowała dokładność, sumienność i samodzielność w pracy. Cenimy w pracowniku komunikatywność oraz chęć intensywnego rozwoju w obszarach związanych z analizą danych i uczeniem maszynowym.  W pracy na tym stanowisku odpowiedzialny/-a będziesz za wsparcie zespołu w rozwiązywaniu problemów biznesowych z wykorzystaniem metod analizy danych (data science)
we współpracy z działem obsługi klienta.

Główne zadania:

  • Ustalanie wymagań i zakresu potrzeb analitycznych z użytkownikami biznesowymi;
  • Przygotowywanie raportów i przeprowadzanie analiz zgodnie z ustaleniami;
  • Eksploracja baz danych (segmentacja klientów, modele scoringowe, analiza koszykowa, prognozowanie, modele rekomendacyjne);
  • Praca z bazami danych MS SQL oraz z danymi nieustrukturyzowanymi;
  • Wyciąganie wniosków i prezentacja wyników (także w języku angielskim);
  • Automatyzacja raportowania i procesów przetwarzania danych;
  • W razie potrzeby udział w spotkaniach roboczych z klientami;
  • Ciągły rozwój i podnoszenie kompetencji.

Kwalifikacje:

  • Wykształcenie (może być w trakcie studiów) zgodne z profilem stanowiska (analiza danych, statystyka, metody ilościowe, informatyka i ekonometria, informatyka, matematyka) lub kwalifikacje udokumentowane w inny adekwatny sposób;
  • Znajomość metod analizy danych i statystyki;
  • Podstawowa znajomość metod data mining;
  • Dobra znajomość SQL;
  • Podstawowa znajomość R lub Python (opcjonalnie);
  • Bardzo dobra znajomość języka angielskiego;
  • Umiejętność przedstawiania wyników analiz w sposób zrozumiały dla odbiorcy biznesowego.

Oferujemy:

  • Umowa o pracę / kontrakt B2B;
  • Niezbędne narzędzia pracy;
  • Prywatna opieka medyczna (Luxmed);
  • Możliwość dofinansowania do karty Mybenefit Multisport;
  • Możliwość pracy zdalnej w systemie hybrydowym;
  • Opcjonalnie: elastyczny czas pracy;
  • Możliwość uczestnictwa w zajęciach nauki języka angielskiego;
  • Dostęp do platformy kursów online, dofinansowanie szkoleń i kursów;
  • Rozwój w dynamicznie rozwijającej się firmie, udział w innowacyjnych projektach;
  • Realny wpływ na rozwój firmy.

Prosimy o przesłanie CV na adres contact@datasciencelogic.com w tytule wiadomości, wpisując stanowisko, na które chce się aplikować.

Informujemy, że administratorem danych jest Loyalty Point Sp. z o.o., ul. Franciszka Klimczaka 1, klatka B. Kontakt ze spółką: w siedzibie spółki oraz e-mail: kontakt@loyaltypoint.pl tel. +48 22 608 52 70, kontakt z Inspektorem Ochrony Danych spółki: iod@loyaltypoint.pl.

Data Analyst

Poszukujemy proaktywnej, zaangażowanej osoby, którą będzie cechowała dokładność, sumienność i samodzielność w pracy. W pracy na tym stanowisku odpowiedzialny/-a będziesz za realizację zadań i projektów analitycznych wspierających decyzje i procesy biznesowe firmy i naszych Klientów.

Główne zadania:

  • Samodzielne lub przy wsparciu ustalanie wymagań i zakresu potrzeb analitycznych z użytkownikami biznesowymi, przygotowywanie raportów i przeprowadzanie analiz zgodnie z ustaleniami;
  • Prowadzenie dokumentacji realizowanych zadań i projektów;
  • Eksploracja baz danych (segmentacja klientów, modele scoringowe, analiza koszykowa, prognozowanie, modele rekomendacyjne);
  • Praca z bazami danych MS SQL oraz z danymi nieustrukturyzowanymi;
  • Wyciąganie wniosków i prezentacja wyników (także w języku angielskim);
  • Automatyzacja raportowania i procesów przetwarzania danych;
  • Udział w spotkaniach roboczych i prezentacjach z klientami;
  • Dzielenie się wiedzą z młodszymi członkami zespołu;
  • Ciągły rozwój i podnoszenie kompetencji.

Kwalifikacje:

  • Min. 1 rok doświadczenia na stanowiskach analitycznych;
  • Doświadczenie w zastosowaniu modeli predykcyjnych i technik segmentacji;
  • Znajomość metod analizy danych, statystyki i data mining;
  • Bardzo dobra znajomość SQL;
  • Znajomość R lub Python;
  • Bardzo dobra znajomość języka angielskiego;
  • Umiejętność przedstawiania wyników analiz w sposób zrozumiały dla odbiorcy biznesowego.

Oferujemy:

  • Umowa o pracę / kontrakt B2B;
  • Niezbędne narzędzia pracy;
  • Prywatna opieka medyczna (Luxmed);
  • Możliwość dofinansowania do karty Mybenefit Multisport;
  • Możliwość pracy zdalnej w systemie hybrydowym;
  • Opcjonalnie: elastyczny czas pracy;
  • Możliwość uczestnictwa w zajęciach nauki języka angielskiego;
  • Dostęp do platformy kursów online, dofinansowanie szkoleń i kursów;
  • Rozwój w dynamicznie rozwijającej się firmie, udział w innowacyjnych projektach dla największych firm z branży retail i nie tylko w kraju;
  • Realny wpływ na rozwój firmy.

Prosimy o przesłanie CV na adres contact@datasciencelogic.com w tytule wiadomości, wpisując stanowisko, na które chce się aplikować.

Informujemy, że administratorem danych jest Loyalty Point Sp. z o.o., ul. Franciszka Klimczaka 1, klatka B. Kontakt ze spółką: w siedzibie spółki oraz e-mail: kontakt@loyaltypoint.pl tel. +48 22 608 52 70, kontakt z Inspektorem Ochrony Danych spółki: iod@loyaltypoint.pl.

Godzinowe prognozy ruchu w sklepach

Problem:

W związku z epidemią COVID-19 i potencjalnymi obawami klientów
o bezpieczeństwo wizyt w sklepie jeden z retailerów w Polsce chciał udostępnić swoim klientom precyzyjną informację o spodziewanym natężeniu ruchu w sklepach stacjonarnych.


Rozwiązanie:

W oparciu o algorytmy uczenia maszynowego przygotowane zostały modele predykcyjne zdolne prognozować liczbę transakcji
w przedziałach godzinowych z wyprzedzeniem 7-dniowym. Zbudowany został mechanizm regularnego automatycznego odświeżania (douczania) w celu umożliwienia szybkiego dostosowania prognoz do nowej „poepidemicznej” rzeczywistości i nowych wzorców zachowań konsumentów.

Efekty:

  • Prognozy z wyprzedzaniem 7-dniowym ze średnią dokładnością 92%-95%
  • System umożliwia bieżące udostępnianie prognoz konsumentom poprzez stronę internetową (integracja prognoz z dotychczasową stroną www klienta)
  • Automatyzacja procesu odświeżania modeli zapewnia i pozwala na oszczędność nakładu pracy na poziomie około 60%

Źródła danych:

  • Dane sprzedażowe (historyczne)
  • Dane sprzedażowe (bieżące)
  • Dane pogodwe
  • Dane kalendarzowe

Segmentacja bazy klientów

Problem:

Jeden z wiodących retailerów w Polsce z rozbudowaną siecią punktów o zróżnicowanych formatach potrzebował stworzyć strategię komunikacji do swoich klientów. Jednym z etapów
projektu była segmentacja bazy konsumentów.


Rozwiązanie:

Przy pomocy metod machine learning wyodrębniono 7 segmentów
w oparciu o 88 zmiennych opisujących różne aspekty zachowania klientów. Segmenty zostały scharakteryzowane i opisane pod kątem zastosowania dla celów marketingowych.

Efekty:

  • Raport opisujący segmenty posłużył do dostosowania oferty
    i języka do segmentu klienta
  • Śledzenie migracji klientów w czasie pomiędzy segmentami
  • Możliwość oceny wzrostu skuteczności działań marketingowych kierowanych do konkretnego segmentu

Źródła danych:

  • Dane sprzedażowe (ponad 3,4 mld pozycji)
  • Dane o konsumentach  (ponad 5 mln klientów)
  • Dane o produktach
  • Dane o wykorzystaniu kodów rabatowych