Старший аналитик корпоративного бизнеса МегаФонОпубликовано 30.10.2026

340K ₽/мес

Опубликовано 30.10.2026

Удалённо Senior Telecom Data Analysis Customer Segmentation Churn Analysis Revenue Forecasting Dashboard Data Mart

340K ₽/мес

подтверждённая

Что за роль

В корпоративном блоке МегаФона аналитик изучает клиентскую базу и выручку. Выводы нужно представлять топ-менеджменту.

Чем вы будете заниматься

Сегментировать клиентов и анализировать причины оттока.
Строить прогнозы роста клиентской базы и выручки.
Создавать дашборды и витрины данных.
Защищать аналитические выводы перед топ-менеджментом.

Что мы предлагаем

Зарплата — от 340 000 ₽ на руки.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно сегментирует клиентскую базу корпоративного бизнеса, выявляет причины оттока и связывает поведение клиентов с изменениями выручки.

→

Строит обоснованные прогнозы роста клиентской базы и доходов, проверяет допущения на данных и превращает результаты анализа в понятные сценарии для бизнеса.

→

Самостоятельно проектирует витрины данных и дашборды, уделяя внимание качеству показателей и удобству их использования руководителями.

→

Обладает опытом старшего аналитика: умеет защищать выводы перед топ-менеджментом, аргументировать рекомендации и организовывать работу удалённо без постоянного контроля.

Ресурсы для обучения

→Анна Грязева: эксперт блога Яндекс ПрактикумаКурс

→Станьте частью команды экспертов Яндекс ПрактикумаКурс

Карьерный путь

Старший аналитик корпоративного бизнеса (Сейчас)→Ведущий аналитик или руководитель направления аналитики корпоративного бизнеса (Через 1–2 года)→Руководитель аналитики корпоративного блока или директор по аналитике клиентского бизнеса (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка аналитики данных, 2026

$85 млрд

Годовой рост рынка

13%

Внедрение генеративного ИИ в аналитике

35%

Инвестиции в платформы данных и аналитики, г/г

+12%

Навыки и требования

Обязательные

Data AnalysisCustomer SegmentationChurn Analysis

Растущий спрос

SQL и Python для продуктовой аналитики и автоматизации анализаЭксперименты и причинно-следственный анализ: A/B-тестирование, uplift-моделированиеСовременный стек хранилищ и трансформации данных: облачные DWH, dbt и оркестрация

Снижающийся спрос

Ручная сборка регулярной отчётности в Excel и разрозненных таблицахУниверсальные дашборды без единой семантической модели и контроля качества данных

Тренды отрасли

Удержание клиентов через прогнозную аналитику

Технологические компании всё чаще объединяют поведенческие, продуктовые и платёжные данные для раннего выявления риска оттока и расчёта ожидаемой выручки по сегментам. Для аналитика практическая ценность — строить когортные модели оттока и проверять эффект кампаний удержания экспериментами, а не только фиксировать churn постфактум.

ИИ в аналитике — помощник, а не замена модели данных

По оценкам отраслевых исследований 2024–2025 годов, около трети организаций уже тестируют или применяют генеративный ИИ в аналитических процессах; наиболее частые сценарии — запросы на естественном языке, пояснение метрик и подготовка SQL. На глобальном рынке работодатели ценят умение проверять ответы ИИ, документировать определения показателей и обеспечивать качество данных.