의사결정 과학 분석가 I — 디지털 경험 실험
SQL, Python 및 실험 분석을 활용해 USAA의 디지털 보험 경험을 개선합니다. 고객 여정 인사이트와 최적화 권고안을 도출해 회원 참여와 전환을 지원합니다.
설명
- 고객 여정, 디지털 퍼널 및 실험 결과를 분석해 디지털 팀에 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
- 수학적, 통계적, 과학적 및 정량적 방법을 비즈니스 목표에 적용합니다.
- 데이터, 모델 및 관련 정보를 수집, 처리, 종합, 통합 및 변환합니다.
- 부서 간 논의에 참여해 비즈니스 목표를 명확히 하고 솔루션 전략을 수립합니다.
- 현재 또는 미래의 비즈니스 전략에 영향을 미치는 중대형 비즈니스 문제를 해결합니다.
- 분석 인사이트를 권고안과 실용적인 실행 전략으로 전환합니다.
- 커뮤니케이션 자료를 준비하고 동료, 동료 검토자 및 중간 관리자부터 고위 경영진까지 결과를 발표합니다.
- 데이터 시각화를 사용해 기술 지식이 많지 않은 대상에게 분석 결과를 명확히 전달합니다.
- 탐색적 데이터 분석 및 기타 검증 방법을 사용해 데이터 소스를 테스트하고 평가합니다.
- 서로 다른 데이터 소스 전반에 적절한 데이터 품질 및 데이터 위생 관행을 적용합니다.
- 동료 검토와 규정 준수를 위해 가정, 방법론, 검증 절차 및 테스트 결과를 기록합니다.
- 과학적 및 정량적 분석 방법에 영향을 미치는 신기술을 도입합니다.
- 의사결정, 비즈니스 전략 및 경영진 지원을 이끄는 결과를 제시합니다.
- 리스크 및 규정 준수 정책에 따라 리스크를 식별, 평가, 모니터링 및 통제합니다.
지원 자격
- 경제학, 금융학, 통계학, 수학, 보험계리학, 운영 연구, 데이터 또는 비즈니스 분석, 데이터 과학, 기타 비즈니스 또는 정량 분야의 학사 학위. 또는 필수 경력 외에 4년의 관련 교육 및/또는 경력이 있으면 학위 요건을 대체할 수 있으며, 학사 학위가 없는 경우 총 8년의 경력이 필요합니다.
- 보험, 금융 또는 관련 산업에서 데이터, 분석 또는 관련 기능 업무 경력 4년. 또는 고급 정량 분석 학위와 경력 2년.
- 근거 기반 의사결정에 사용되는 수학 및 통계 방법에 능숙해야 합니다.
- 데이터 분석 및 시각화 도구, SQL, SAS, 비즈니스 인텔리전스 도구 또는 이에 준하는 소프트웨어, 관련 산업 데이터 및 방법에 대한 중급에서 고급 수준의 지식.
- 분석에 SQL과 Python을 사용한 경력 3년 이상.
- Adobe Analytics, Glassbox 및 Optimizely와 같은 디지털 분석 및 실험 플랫폼을 사용한 경력 3년 이상.
- 디지털 퍼널 및 고객 여정을 분석한 경력 3년 이상.
- 보험, 금융 서비스 또는 이에 준하는 서비스 산업에서 디지털 분석 및 최적화 이니셔티브를 지원한 경험이 있으면 우대합니다.
- 제품 관리, 디지털 디자인, IT 및 기타 부서 간 파트너와 효과적으로 협업할 수 있어야 합니다.
- 군 복무 또는 군인의 배우자나 동거 파트너로서의 경험을 포함한 미군 경험은 차별화 요소입니다.
- 현재 또는 향후 이민 지원이 필요하지 않아야 합니다. USAA는 비자 스폰서십을 제공하지 않습니다.
복리후생
- 유연한 근무 환경.
- 회사 전체 및 개인 성과에 따라 USAA 이사회 재량으로 결정되는 성과 기반 보상.
- 종합 의료, 치과 및 안과 보장.
- 401(k) 플랜.
- 연금 플랜.
- 생명보험.
- 육아 혜택.
- 입양 지원.
- 유급 휴가 제도.
- 유급 공휴일.
- 유급 봉사활동 16시간.
- 웰니스 프로그램.
- 경력 개발 계획.
- 계속 교육 지원.
