Kaspi.kz – это место, где необыкновенные люди собираются вместе, чтобы проявить свои лучшие качества, как в работе, так и в жизни, потому что Kaspi – это не просто финансовое учреждение, а большая семья, которая объединила под своим крылом более 10 тысяч человек по всему Казахстану. Мы всегда ценим людей, которые стремятся к знаниям и великим победам, именно поэтому работа у нас – это шанс реализовать свой потенциал.

Работа полностью из офиса в городе Алматы, удалённого и гибридного формата нет

Чем предстоит заниматься:

• Анализ продуктовых, финансовых и пользовательских метрик: воронки, retention, LT/LTV, GMV, конверсии, активность, отток.
• Подготовка данных и написание SQL-запросов средней и высокой сложности для ad hoc-аналитики, регулярных отчётов и исследований.
• Участие в проверке гипотез: дизайн A/B-тестов, расчёт метрик, оценка статистической значимости, интерпретация результатов.
• Анализ клиентских сегментов, построение портретов пользователей, поиск факторов роста, удержания и оттока.
• Подготовка what-if расчётов, прогнозов, сценарных моделей и оценки бизнес-эффекта инициатив.
• Поиск аномалий, трендов и изменений в ключевых метриках продукта.
• Построение регулярных отчётов, мониторингов и дашбордов в BI-инструментах.
• Подготовка аналитических материалов для продуктовых, маркетинговых и бизнес-решений.
• Взаимодействие с продуктом, маркетингом, рисками, разработкой и другими командами для уточнения задач и проверки гипотез.
• Участие в развитии аналитических подходов: когортный анализ, survival / retention-анализ, базовые ML-модели, автоматизация аналитики и AI-инструменты.

Мы ожидаем от вас:

• Опыт работы продуктовым, бизнес- или data-аналитиком от 1,5 до 3 лет.
• Уверенное знание SQL: joins, CTE, оконные функции, агрегации, работа с большими таблицами, оптимизация запросов.
• Опыт работы с одной или несколькими БД / DWH: Postgres, Oracle, MySQL, BigQuery, ClickHouse, StarRocks, YT/YQL или аналогичные системы.
• Владение Python для аналитики: pandas, numpy, matplotlib/plotly, базовая статистика, подготовка данных.
• Понимание продуктовых метрик: conversion rate, retention, churn, LT/LTV, ARPU/ARPPU, GMV, активная база, воронки.
• Базовые знания статистики: доверительные интервалы, p-value, uplift, распределения, корреляция, регрессия.
• Опыт анализа A/B-тестов и понимание ограничений экспериментов: размер выборки, мощность, сезонность, каннибализация, смещение выборки.
• Навыки подготовки понятных выводов для бизнеса: не только “что изменилось”, но и “почему”, “что это значит” и “что делать дальше”.
• Опыт построения дашбордов и мониторингов в Qlik Sense, Grafana, DataLens, Tableau, Power BI или аналогичных инструментах.
• Умение работать с большими объёмами данных и проверять качество данных перед выводами.
• Английский B1–B2: чтение документации, понимание технических материалов, работа с AI/ML-инструментами.

Будет плюсом:

• Опыт в финтехе, e-commerce, marketplace, подписочных продуктах или банковской аналитике.
• Опыт оценки бизнес-эффекта инициатив: сценарные модели, what-if, forecast, unit economics.
• Знание методов когортного, retention и survival-анализа.
• Опыт построения простых ML-моделей: scoring, классификация, прогноз спроса, сегментация, propensity-модели.
• Опыт работы с Airflow или другими инструментами автоматизации пайплайнов.
• Опыт использования AI-инструментов / LLM / аналитических ассистентов для ускорения работы с кодом, SQL, документацией и исследовательскими задачами.
• Понимание causal inference, matching, uplift modeling или желание развиваться в этом направлении

Мы предлагаем:

• Развитие и карьерный рост;
• Возможность стать частью профессиональной дружной команды Kaspi;
• Офис в центре города;
• Обучение, тренинги и курсы за счет компании;
• Бесплатный тренажерный зал в офисе;
• Электронная библиотека - Kaspi Books и доступное приложение к нему;
• Chill-зона - уютный дворик, workout-площадка, также удобные скамейки и качели, для полной релаксации :)
• Отсутствие дресс-кода.