Бизнес навыки: • Практический опыт построения с нуля эффективной бизнес модели управления портфелем розничных продуктов банка и кросс продаж; • Практический опыт внедрения сегментной модели управления клиентской базой, включая определение ключевых клиентских сегментов, определение базовых стратегий работы с сегментами, целевых продуктовых предложений и сервисной модели; • Практический опыт разработки портфеля целевых маркетинговых кампаний, оценки их маркетинговой и финансовой эффективности; • Практический опыт использования инструментов интеллектуального анализа данных (Data Mining) и машинного обучения (Machine Learning) для решения задач увеличения эффективности CRM, а также монетизации имеющихся данных; • Практический опыт организации процесса оценки Net Promoter Score и разработки стратегии увеличения индикатора; • Практический опыт построения аналитического хранилища клиентских данных CRM, разработки регулярных процедур контроля качества и целостности данных; • Практический опыт внедрения системы регулярной (Dashboard) и аналитической (OLAP) отчётности; • Практический опыт развития технологий и инструментов CRM, включая выбор и внедрение операционного и аналитического CRM, инструментария Real-Time Marketing, системы оптимизации предложений - рекомендательной системы, системы управления продуктовой и клиентской лояльностью, обогащения данных их внешних источников. • Практический опыт внедрения системы управления клиентской лояльностью на уровне выбора и внедрения системы, разработки реализации стратегии управления программами лояльности Data science навыки: • Многолетний практический опыт организации полноги цикла процесса использования инструментов интеллектуального анализа данных и машинного обучения для повышения эффективности решаемых бизнес задач (постановка задачи, сбор данных и их подготовка, выбор моделей, подбор их параметров и алгоритмов обучения, анализ качества результата); • Практический опыт разработки сегментаций клиентской базы с использованием алгоритмов кластеризации; • Практический опыт разработки предиктивных моделей: вероятность отклика на предложение, вероятность оттока клиента, оценка потенциальной доходности клиента, оценка вероятности дефолта клиента, расчёт лучшего следующего предложения (Next Best Offer), определение интересов и потребностей клиента и т.д. (Regressions, Decision Tree, Random Forests, Neural network, Association, SVM, Boosting, Bagging, Deep Learning) IT навыки: • Владение языками программирования C++Builder, Delphi, VBA, C#, Java, R, Python, SQL; • Профессиональный разработчик баз данных под управлением СУБД Teradata, Oracle, MSSQL, Interbase, Firebird, MySQL, Access; Имеются акты внедрения разработанного программного обеспечения в частных, государственных и международных компаниях. • Владение статистическими пакетами анализа данных KNIME, R, Python, SAS, SPSS;