主な機能

• データベース、信用報告書、および他の外部ソースを含む主要および二次ソースからデータを取得するために、SQL/Pythonのようなツールを活用する
• データの意味と予想される動作を考慮して、ビジネスに合致するクリーンで使用可能なデータ基準を確立する
• 不整合、欠損値、重複、フォーマットエラーを特定して修正するためにデータクリーニング技術を使用する
• 継続的なデータの質と効率性を確保するために、データ抽出、準備、クリーニングタスクを自動化するPythonスクリプトを開発する
• 複雑なデータセット内のパターン、トレンド、および異常を特定するために統計ツールを活用する
• データ分析から得られるトレンド、パターン、予測、および他の価値ある洞察を効果的に提示するために、包括的なレポートと対話型ダッシュボードの作成を支援する
• 具体的なステップとその根拠を含む、使用した方法論を明確に示す
• ビジネスの関連分野に積極的に没頭し、利害関係者と協力して、ビジネスの質問に答え、機会を特定することができるデータを特定し、処理し、解釈する
• ローカル、ナショナル、グローバルトレンドを分析し、その影響を組織と業界に及ぼす
• データの質を監視および維持するためのデータモデル、インフラストラクチャ、およびプロセスの保守を支援する

経験:

• データ経験が最低5年以上あり、データ分析経験が最低3年
• データ入力とクリーニング、品質管理、モデル検証、回帰分析、データ可視化とレポートツールの経験がある
• SQLとPythonが不可欠
• 推奨されますが、必須ではないデータパイプライン、データモデル、およびデータベースの開発および保守の経験
• 消費者ローン/パーソナルローンの経験は必須
• 以前にスタートアップの経験があれば尚可

職務内容を参照してください。