მონაცემთა ანალიტიკოსი — Hash Bank

HashBank არის თანამედროვე ბანკი თანამედროვე ცხოვრებისთვის, ჩვენ ვქმნით თანამედროვე, მომხმარებელზე ორიენტირებულ, რევოლუციურ პროდუქტს და ვცვლით წარმოდგენას საბანკო ინდუსტრიის შესახებ.

ჩვენს გუნდში ვეძებთ გამოცდილ, მოტივირებულ, მაღალი სამუშაო ეთიკის მქონე ადამიანებს კორპორატიული კულტურის ძლიერი შეგრძნებით, რომლებიც მზად არიან ახალი გამოწვევებისთვის.

რას გთავაზობთ ჩვენ:

• ჯანმრთელობის დაზღვევა - სრული დაფინანსებით პირველივე სამუშაო დღიდან;
• Birthday Day Off - დამატებითი ანაზღაურებადი დასვენების დღე თქვენს დაბადების დღეზე;
• Day Off - დამატებითი 3 ანაზღაურებადი გამოსასვლელი დღე წლის განმავლობაში პირადი დროისთვის;
• განსაკუთრებული ფასდაკლებები ფიტნეს დარბაზებში, სასტუმროებსა და სხვადასხვა კვების ობიექტში;
• ფინანსური მხარდაჭერა მნიშვნელოვანი ცხოვრებისეული მოვლენების დროს - დაოჯახების და შვილის შეძენის შემთხვევაში;
• პროფესიული განვითარების შესაძლებლობები;
• საკვალიფიკაციო ტრენინგების დაფინანსება.

სამუშაო პირობები:

• პოზიციის დასახელება: მონაცემთა ანალიტიკოსი (მარკეტინგი)
• სამუშაო განრიგი: სრულად ოფისიდან, ორშაბათიდან პარასკევის ჩათვლით - 10:00 - 19:00სთ.
• ოფისის მისამართი: თბილისი, ვაჟა-ფშაველას გამზირი.

სამუშაო მოვალეობები:

• პროდუქტის ანალიტიკა და მომხმარებლის გამოცდილება (UX): მომხმარებლის ქცევის სიღრმისეული კვლევა ციფრულ არხებში (Funnel & Cohort Analysis, Activation Metrics). მომხმარებლის მოგზაურობის (Customer Journey) გაანალიზება, ე.წ. "Pain Points"-ის იდენტიფიცირება და პროდუქტის მენეჯერებთან მჭიდრო თანამშრომლობა ფუნქციონალის უწყვეტი გაუმჯობესებისთვის.
• მარკეტინგული ეფექტიანობა და ბიუჯეტის ოპტიმიზაცია: ატრიბუციის მოდელების (Attribution Modeling) გამოყენებით სხვადასხვა არხების (Paid media, Organic, Referral, Influencer) პერფორმანსის შეფასება. LTV (Lifetime Value) და CAC (Customer Acquisition Cost) მეტრიკებზე დაყრდნობით, მარკეტინგული ბიუჯეტის ოპტიმიზაცია და ROMI-ს (Return on Marketing Investment) მაქსიმიზაციისთვის სტრატეგიული რეკომენდაციების გაცემა.
• მონაცემთა ვიზუალიზაცია და Data Storytelling: მენეჯმენტის სხვადასხვა რგოლისთვის (C-Level, დეპარტამენტის ხელმძღვანელები) მორგებული, მრავალშრიანი (Layer 1-დან Layer 5-მდე) და ავტომატიზებული ინტერაქტიული დეშბორდების შექმნა.
• რთული ტექნიკური მონაცემების მარტივ, ბიზნეს-ენაზე თარგმნა, რაც რეალურ დროში ასახავს ბიზნესის "ჯანმრთელობასა" და დინამიკას.
• პრობლემების დიაგნოსტიკა და შეკავების (Retention) სტრატეგია: Onboarding-ის პროცესის (მათ შორის, რთული KYC ეტაპების) მონიტორინგი და Drop-off წერტილების მიზეზ-შედეგობრივი (Root-cause) ანალიზი. მომხმარებელთა გადინების (Churn) რისკების წინასწარი დიაგნოსტიკა და შესაბამისი შეკავების კამპანიების დაგეგმვაში მონაწილეობა.
• A/B ტესტირება და ბიზნეს-ექსპერიმენტები: მარკეტინგული და პროდუქტის განვითარების მიმართულებით ჰიპოთეზების ფორმულირება. A/B და მულტივარიაციული (Multivariate) ტესტების დიზაინის შექმნა, შედეგების სტატისტიკური ვალიდაცია და წარმატებული მიდგომების ყოველდღიურ პრაქტიკაში დანერგვის (Scaling) ინიცირება.

განათლება/გამოცდილება:

• განათლება: უმაღლესი განათლება ბიზნესის ადმინისტრირების, ეკონომიკის, სტატისტიკის, მათემატიკის ან IT მიმართულებით.
• გამოცდილება: მონაცემთა ანალიტიკის მიმართულებით მუშაობის მინიმუმ 2-წლიანი გამოცდილება (სასურველია ფინანსურ ან მარკეტინგულ სექტორში).

ტექნიკური უნარები:

• მონაცემთა ბაზებთან მუშაობის გამოცდილება და SQL-ის მაღალ დონეზე ცოდნა (აუცილებელია).
• მონაცემთა ვიზუალიზაციის პროგრამების პრაქტიკული ცოდნა (მაგ.: Power BI, Tableau ან Google Looker Studio).
• Excel-ის ექსპერტულ დონეზე ფლობა.
• Python ან R ენების ცოდნა ჩაითვლება მნიშვნელოვან უპირატესობად.

სამუშაო კვალიფიკაცია:

• Product Analytics & User Tracking: პროდუქტის ანალიტიკის ინსტრუმენტებთან მუშაობის გამოცდილება, როგორებიცაა Amplitude, Mixpanel ან Heap (Funnel-ების, Cohort-ებისა და მომხმარებლის მოგზაურობის ანალიზისთვის);
• Digital Marketing & Mobile Analytics: Google Analytics 4 (GA4) და Google Tag Manager (GTM)-ის ექსპერტული ცოდნა. მობილური აპლიკაციების ატრიბუციის პლატფორმებთან მუშაობის პრაქტიკული გამოცდილება (მაგ.: AppsFlyer, Adjust, Firebase);
• Data Visualization (BI): მონაცემთა ვიზუალიზაციისა და რეპორტინგის ხელსაწყოების მაღალ დონეზე ფლობა: Power BI, Tableau ან Looker Studio;
• A/B ტესტირების ინსტრუმენტების (მაგ.: Optimizely, VWO) პრაქტიკული ცოდნა და სტატისტიკური ვალიდაციის პრინციპების (Statistical Significance, Confidence Intervals) სიღრმისეული გაგება;
• პროფესიული სერტიფიკატები, როგორიცაა: Google Data Analytics Professional Certificate, Meta Marketing Science Professional, AWS Certified Data Analytics ან CXL Institute-ის სერტიფიკატები;
• ციფრული მარკეტინგის ეკოსისტემისა და ძირითადი სარეკლამო კაბინეტების (Meta Ads, Google Ads) ლოგიკის საბაზისო ცოდნა მონაცემთა ინტეგრაციის კუთხით;

პიროვნული უნარები:

• ანალიტიკური აზროვნების უნარი;
• გუნდურად მუშაობის უნარი;
• დეტალებზე ფოკუსირების უნარი;
• სტრესულ სიტუაციაში ეფექტური გადაწყვეტილების მიღების უნარი;
• სისწრაფე და ოპერატიულობა;
• ერთდროულად რამდენიმე ამოცანაზე მუშაობის უნარი;
• ახალი ტექნოლოგიებისა და სისტემების სწრაფი ათვისების უნარი;
• დამოუკიდებელი მუშაობისა და ინიციატივების გამოჩენის უნარი;

განაცხადის მიღების ბოლო ვადაა 7 აგვისტო, 2026.

დამატებითი ინფორმაცია:

გაცნობებთ, რომ სს "ჰეშ ბანკი" ახორციელებს კანდიდატის პერსონალური მონაცემების დამუშავებას, ვაკანსიაზე კანდიდატის შესაბამისობის დადგენის მიზნით, "პერსონალურ მონაცემთა დაცვის შესახებ" საქართველოს კანონის მოთხოვნათა შესაბამისად. ინფორმაცია კანდიდატის შესახებ ასევე შესაძლოა დამუშავდეს სამომავლო ვაკანსიაზე კანდიდატის შესაბამისობის დადგენის მიზნით. ინფორმაცია კანდიდატის შესახებ ინახება არაუმეტეს 3 წლის ვადით.

კანდიდატის მიერ სს "ჰეშ ბანკისთვის" წარდგენილი განსაკუთრებული კატეგორიის მონაცემების დამუშავება მოხდება შრომითი ვალდებულებების და ურთიერთობის ხასიათიდან გამომდინარე, მათ შორის, დასაქმების თაობაზე საბოლოო გადაწყვეტილების მიღების მიზნით.

სს "ჰეშ ბანკი" კანდიდატთა შერჩევის პროცესს ახორციელებს დისკრიმინაციის ყველა ფორმით აღმოფხვრის შესახებ კანონის, შრომითი კანონმდებლობის მოთხოვნებისა და პირთა მიმართ თანაბარი მოპყრობის პრინციპების დაცვით და გამორიცხავს პირთა მიმართ დისკრიმინაციას ნებისმიერი ნიშნით.

თქვენ მიმართ დისკრიმინაციული მოპყრობის ვარაუდის შემთხვევაში, გთხოვთ, მოგვმართოთ.