interactive investor là một nền tảng đầu tư tại Vương quốc Anh, hỗ trợ cá nhân và gia đình quản lý tài chính dài hạn. Được thành lập vào năm 1998, công ty cung cấp quyền tiếp cận các tài khoản đầu tư, bao gồm ISA Cổ phiếu & Cổ phần, Lương hưu Cá nhân Tự đầu tư (SIPP) và Tài khoản Giao dịch, cùng nhiều lựa chọn cổ phiếu, quỹ và ETF. Nền tảng này phục vụ hơn 420.000 nhà đầu tư, kết hợp quyền tiếp cận đầu tư với các lựa chọn chi phí thấp và thông tin thị trường nhằm hỗ trợ những quyết định tài chính sáng suốt.
Chuyên viên Phân tích Dữ liệu, Manchester Kết hợp – interactive investor
Sử dụng phân tích, báo cáo và các kỹ thuật dự đoán để cải thiện trải nghiệm khách hàng, hiệu suất sản phẩm và quyết định kinh doanh tại interactive investor. Vị trí này hỗ trợ các sáng kiến dựa trên dữ liệu trên nền tảng đầu tư tại Vương quốc Anh của công ty.
Mô tả
- Trích xuất và phân tích dữ liệu từ các hồ dữ liệu và những nguồn liên quan khác để hỗ trợ quyết định và chiến lược kinh doanh
- Xây dựng, duy trì và tự động hóa các báo cáo BI và MI chính xác, phù hợp
- Tự động hóa báo cáo bằng SQL, Python, Power BI và các công cụ liên quan
- Phối hợp với các nhóm Sản phẩm, Thương mại, Công nghệ, Dịch vụ Khách hàng và Vận hành về yêu cầu dữ liệu cũng như cải tiến sản phẩm hoặc dịch vụ
- Xác định và theo dõi các KPI trên toàn công ty cùng những thông tin chuyên sâu từ phân tích
- Sử dụng SQL, Snowflake, Power BI, Usabilla, Google Analytics, Optimizely, ContentSquare và Hotjar cho hoạt động phân tích và báo cáo
- Áp dụng mô hình thống kê, phân khúc, chuỗi thời gian và các phương pháp dự đoán để tìm hiểu hành vi khách hàng và tác động kinh doanh
- Sử dụng các nền tảng trí tuệ nhân tạo và học máy hiện có ở vai trò người dùng chuyên sâu
- Phân tích hiệu suất trên các kênh và hệ thống
- Hỗ trợ đồng nghiệp thông qua cố vấn và hướng dẫn về các phương pháp phân tích tốt nhất
- Tuân thủ pháp luật về bảo vệ dữ liệu và các chính sách của công ty
- Tích hợp các phát hiện phân tích vào quy trình kinh doanh và các chương trình chiến lược
- Cập nhật các công cụ, phương pháp, xu hướng và thông lệ tốt nhất trong lĩnh vực phân tích
- Theo dõi và báo cáo các KPI liên quan
- Cung cấp các giải pháp sáng tạo và liên tục cải tiến quy trình
- Đóng góp vào việc giải quyết vấn đề, chia sẻ kiến thức và các dự án hợp tác
- Báo cáo cho Quản lý Phân tích Dữ liệu và Thông tin chuyên sâu
Yêu cầu
- Có kinh nghiệm đáng kể trong lĩnh vực phân tích, ưu tiên trong môi trường thương mại hoặc sản phẩm hay dịch vụ số
- Thành thạo SQL, các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Streamlit, Python, Power BI, Data Studio, Looker hoặc GA4 Reports, cùng việc phát triển bảng điều khiển
- Có kinh nghiệm với các công cụ Google Marketing Cloud, bao gồm Google Tag Manager, Google Analytics và Google Search Console
- Hiểu các khái niệm, phương pháp và quy trình thống kê, cùng kinh nghiệm trong mô hình hóa và kiến trúc dữ liệu
- Có kinh nghiệm áp dụng các phương pháp khoa học dữ liệu như mô hình thống kê, phân khúc, phân tích chuỗi thời gian, mô hình dự đoán hoặc các kỹ thuật liên quan
- Có kinh nghiệm sử dụng các nền tảng và công cụ trí tuệ nhân tạo, học máy ở vai trò người dùng chuyên sâu
- Kỹ năng giao tiếp và thuyết trình rõ ràng, có khả năng giải thích dữ liệu phức tạp thành thông tin chuyên sâu có thể hành động
- Khả năng quản lý các bên liên quan tốt
- Phong cách chủ động, thân thiện và dễ tiếp cận, có khả năng xây dựng mối quan hệ giữa các nhóm
- Kỹ năng giải quyết vấn đề, tư duy phản biện và chú ý đến chi tiết xuất sắc
- Có khả năng cân đối các ưu tiên cạnh tranh và đáp ứng thời hạn triển khai
- Hiểu về KPI và các thước đo thành công
- Có kinh nghiệm đóng góp vào các dự án dữ liệu
- Kinh nghiệm trong ngành đầu tư hoặc mối quan tâm sâu sắc đến thị trường tài chính là một lợi thế
- Quan tâm đến đầu tư, bao gồm kiến thức về các sản phẩm đầu tư và xu hướng thị trường, là một lợi thế
- Biết Python hoặc một ngôn ngữ lập trình khác để phân tích dữ liệu là một lợi thế
- Có kinh nghiệm kiểm thử A/B, tối ưu hóa phễu và tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi là một lợi thế
- Quen thuộc với các phương pháp học máy và ứng dụng mô hình dự đoán là một lợi thế
- Quen thuộc với Jira, Confluence hoặc các công cụ quản lý dự án tương đương là một lợi thế
Phúc lợi
- Chương trình hưu trí cá nhân tập thể với mức đóng góp 8% từ người sử dụng lao động và 4% từ nhân viên
- Bảo hiểm nhân thọ và bảo vệ thu nhập tập thể
- Bảo hiểm y tế tư nhân thông qua Bupa
- 25 ngày nghỉ phép hằng năm cộng với các ngày nghỉ lễ ngân hàng
- Ưu đãi dành cho nhân viên đối với các sản phẩm đầu tư
- Quỹ Cá nhân và An sinh hỗ trợ sức khỏe thể chất và tinh thần
- Ưu đãi mua sắm tại các nhà bán lẻ trên phố và trực tuyến
- Các phúc lợi linh hoạt tự nguyện có thể điều chỉnh theo nhu cầu cá nhân