Результаты работы Согласно отзывам стажеров, прошедших стажировку в Тинькофф, результаты их работы были высоко оценены компанией. Первая стажировка. Как грамотно выбрать первую стажировку? Для отслеживания анонсов наборов на курсы и стажировки Тинькофф Образования заходи в Воронежский чат Тинькофф Образования в телеге. Что мы можем предложить тебе. Открывается набор на осенние оплачиваемые стажировки Тинькофф Старт. Приглашают студентов и начинающих специалистов, готовых посвятить стажировке от 20 часов в неделю, работать можно удаленно или из офиса Тинькофф. Оплачиваемая стажировка аналитиком в Тинькофф. Полная и частичная занятость для начинающих студентов, выпускников и специалистов по профессии аналитик.
«Тинькофф» начал набор на оплачиваемую стажировку
Так как работал я с несколькими продуктами, нужно было плотно взаимодействовать с ребятами из команды, у кого были задачи со связанными продуктами. На проекте нужно было много придумывать, писать на SQL, писать на Python. Визуализация была в Tableau. Почти все из инструментов я знал, но набрался опыта в запросах на SQL, научился общаться с людьми это основное, наверное , расширил свои знания о работе банка, какие продукты развивает и т. За экосистемой необходимо следить. Для этого нужно придумать хорошие метрики для оценки качества, улучшить мои и визуализировать новые.
Одна из самых простых метрик — распределение по числу продуктов у клиента. Чуть сложнее — число активных продуктов. Также удалось построить скорость доставки по каждому продукту, но это не метрика, а просто наглядная визуализация. Учет отказанных заявок в построении pd-модели Матвей мехмат МГУ Мне посчастливилось пройти отбор именно на то направление, на которое я изначально хотел — аналитика рисков. В процессе стажировки у меня была интересная и необычная задача, которую коротко и лаконично можно назвать reject inference.
Суть ее в следующем: Представим, что у банка есть модель, по которой принимается решение — выдавать данному человеку кредит или нет. То есть модель пытается «скорить», оценивать заемщика, предсказывая вероятность его дефолта. Естественно, людям с высокой вероятностью дефолта банк отказывает, а с низкой — выдает кредит. Вся информация о выданных кредитах хранится в банке, в том числе и целевая переменная, которая является индикатором дефолта клиента. Со временем аккумулируется все больше и больше данных, и мы решаем создать новую модель, которая будет лучше предсказывать ненадежных то есть, вышедших в дефолт людей.
И вот здесь возникает проблема — новая модель строится и обучается на данных только по тем людям, кредит которым мы одобрили. По отказникам у нас нет информации. Кредит они так и не получили, соответственно, и целевая переменная для них не определена. Когда же мы запускаем модель на всем потоке людей, мы начинаем скорить по ней все заявки, в том числе и «очень плохие», которые в процессе обучения модель вообще не встречала. Поэтому на таких заявках модель может вести себя некорректно и непредсказуемо.
Это своеобразная ошибка выжившего. Конечно, банк может выдавать кредиты всем желающим, а потом строить модель на полученной расширенной выборке. Тогда указанного выше эффекта удастся избежать. Однако по понятным причинам мы так сделать не можем. Таким образом, нужно было придумать другой способ и проверить его состоятельность.
Именно это и стало основной задачей моей стажировки. Вместе с куратором мы ставили эксперименты с разными современными техниками. В результате мы разработали модель, которая приближает нас к полным данным: улучшает качество разделения заявок и точнее предсказывает вероятность дефолта. Кроме того, она сглаживает негативные эффекты, возникающие при построении модели только на утилизированных клиентах. Моя задача была сложной, объемной и содержала массу нюансов.
В частности поэтому я продолжаю ей заниматься уже после завершения стажировки, как полноценный сотрудник. В процессе стажировки мне очень пригодились базовые знания Python и SQL. Кроме того, сильно облегчил жизнь математический практикум, преподаваемый на 3-м курсе моего факультета. Почти каждый день я общался со своим куратором и получал всю необходимую поддержку. Очень круто, что все вопросы, даже самые глупые, я мог задавать в любое время и получать полный и исчерпывающий ответ.
Все взаимодействие с куратором происходило легко, комфортно, продуктивно и с пользой.
Поэтому летом 2020 года я поступила в SkillFactory на курс по аналитике данных , чтобы структурировать свои знания и получить сертификат. Станьте аналитиком данных и получите востребованную специальность Подробнее Зачем я откликалась на вакансии каждый день В конце 2020 года я стала рассылать резюме. Увидела одну вакансию в Telegram, написала рекрутеру в личку. Она мне резко ответила, что «люди с курсов ничего не умеют» и что она даже рассматривать меня не будет.
Я сильно расстроилась и даже дополнительно записалась на профессиональную переподготовку по аналитике данных в НИУ ВШЭ. Затем было еще много отказов, это было тяжело. Моя подруга хотела заниматься спортом, и мы придумали, как друг друга поддержать. Мы заключили пари: я должна была каждый день откликаться хотя бы на одну вакансию, а подруга — присылать мне фото с тренировки. Если не выполняешь хотя бы раз, то платишь другому штраф 50 рублей.
Мы взяли этот метод из книги «Экстремальный тайм-менеджмент». Обложка книги «Экстремальный тайм-менеджмент» Я откликнулась примерно на 50 вакансий. Первые две недели я не получала никаких ответов, ведь иногда рекрутеры не смотрят их неделю-две. Но мои отклики копились, и через месяц посыпались приглашения на собеседования, их было около 10. Половина работодателей мне отказали.
Возможно, причиной отказа было то, что я не всегда откликалась на релевантные позиции. Я хотела получить опыт прохождения собеседований, заведомо зная, что там требуется больше, чем я знаю и умею. Был случай, когда я устроила работодателя, но мы не сошлись по зарплате. Как я получила работу в «Тинькофф» Я изначально хотела работать в «Тинькофф», так как у меня уже был опыт работы в этой компании. Но попасть в банк никак не получалось, так что я начала искать работу в других местах.
В начале февраля я прошла три успешных собеседования, и меня позвали на работу в Skyeng. Я почти была готова согласиться, и тут в «Тинькофф» нашли мое резюме и спросили, хочу ли я у них работать.
Коллеги помогали мне с нестандартными задачами в Tableau: до Старта я поверхностно знал этот инструмент.
Учился работать с программой по ходу решения задачи. Еще мне помогла внутренняя база знаний компании для сотрудников Мы ждем способных кандидатов Идеально, если вы много знаете и умеете докапываться до сути проблем Отлично знаете математику: учитесь на технической или экономической специальности в вузе Будет плюсом, если знаете основы одного из языков программирования или участвовали в олимпиадах по математике, программированию и экономике Как попасть на стажировку Подайте заявку в форме ниже до 17 апреля включительно 2.
К заявке организаторы стажировки просят добавить небольшое эссе о себе. Собственно отбор проходит так: Онлайновый тур 14—17 мая — претенденты решают специально разработанные для каждого направления задачи. Личное собеседование в офисе 22 мая — 15 июня — на интервью приглашаются те, кто успешно сдал экзамен. Очно тоже предстоит решить несколько соответствующих профилю стажировки задач и познакомиться с ментором.
Ежегодно стажировку в Тинькофф Банке проходит около 190 человек, конкурс — примерно 10 человек на место. Тест для прохождения стажировки в Тинькофф Банк На заочном интернет-этапе стажеры каждого из направлений решают разные задачи: аналитики — математические; разработчики — на алгоритмы и структуры данных; исследователи — обоих видов; тестировщики проходят тест на общие знания. Задачи прошлых лет и их решения выложены в официальной группе компании в ВК. Пример задания Кроме того, у банка в «Телеграме» есть бот TinkoffMathBot для тренировок в решении задач. Основательно прокачать навыки перед экзаменом организаторы стажировок советуют на informatics.
Стажировка и практика в Тинькофф Банк
- Отзывы сотрудников о работе на должности Стажер аналитик в Тинькофф | Dream Job
- Глава банка "Тинькофф": за наших выпускников будут драться - Интервью ТАСС
- Системный аналитик
- MARKET.CNEWS
- Серьезная аналитика
Стажировка в Тинькофф. Новый формат
Это нужно было узнать, во-первых, у разработчиков тестовых процедур и тестировщиков, во-вторых, со стороны продукта и логики. Понять, можем ли с помощью действующего инструмента выполнять необходимые задачи. Если нет, определить методы реализации и поставить задачу на разработку. В колл-центре Тинькофф Страхования есть маршрутизация: мы направляем клиента на группу операторов, которые проконсультируют его по части вопросов.
Была задача сделать так, чтобы мы предугадывали, по какому вопросу звонит клиент. Мы сегментировали по роли в полисе, наличию убытков. Но всегда оставалась большая масса не сегментированных клиентов.
Нужно было понять, что это за люди, и попытаться в них тоже выделить сегменты. Понять, не задает ли эта группа однотипные вопросы, чтобы уменьшить серую зону. Я провел анализ, сегментировал клиентов и понял, что большая часть — неизвестные для страховой люди.
Теперь предстояло выяснить, что делать с такими клиентами. В итоге поняли, что текущей информации недостаточно и надо собирать ее из других каналов. Решили обогатить методы информацией и на ее основе доучить Smart-маршрутизацию, чтобы выделить новые сегменты.
После стажировки я прошел собеседование в команду страхования как технолог. Сейчас занимаюсь маршрутизацией обращений в страховую. Придумываю, как можно превентивно определить, по каким вопросам звонит клиент.
Мы занимаемся привлечением клиентов в раздел кэшбэков. На старте мне предложили выбор из шести проектов. Я остановился на задаче предсказать, сколько клиент получит кэшбэка от магазинов мерчантов , мы это называем LTV lifetime value клиента.
Задача нужна была для того, чтобы оптимизировать траты на привлечение клиентов в раздел кэшбэка. Предсказание нужно было сделать для клиентов, пришедших месяц назад, на как можно более долгий срок, но в первой итерации договорились, что прогноз сделаю на ближайшие 11 месяцев. Для того чтобы решить задачу, мне нужно было: Понять ключевую метрику, по которой будем смотреть качество.
Остановились на MAE — этот средняя абсолютная ошибка. В первом приближении взять в качестве предсказания среднее значение LTV на тренировочной выборке. Собрать и обработать данные о клиентах пол, траты, статистики.
Первые несколько недель я собирал все возможные данные. Выбрать признаки для модели. Я обрезал данные, стандартизировал признаки, чтобы уменьшить размерность пространства признаков.
Выбрал только 100 признаков, чтобы сократить время отработки модели. Потом проверил без обрезания признаков и убедился, что модель не становится точнее, значит, все сделал верно. Подобрать модель для предсказания.
Я попробовал линейную регрессию и модели классификации, чтобы отфильтровать нули, но эти методы не дали хороших результатов. В итоге лучше всего сработал CatBoost. Результат приемлемый — средняя ошибка стала в 4 раза меньше в сравнении с бейзлайном.
Составить регламентный ноутбук, который будет обновлять базу раз в неделю. Оформить отчет о проекте на Wiki в конце стажировки. У меня была еще небольшая задачка в середине стажировки.
Все, лишь бы больше времени проводили в офисе хехехе. У тебя правда крутой опыт на разных позициях и в разных топовых компаниях. За что ты благодарен именно себе в своем карьерном пути?
Скажем так, мне очень часто везло: со стажировкой, с командами, с интересными задачами. Мне открыли мир аналитики данных еще во время первой стажировки, за что я очень благодарен Ozon. Но если говорить про себя, то я очень рад, что научился слушать себя и рефлексировать.
Часто тяжело признаться самому себе, что жизнь повернула куда-то не туда и еще сложнее — сделать шаг назад, рассчитывая потом сделать два вперед. Как ты видишь будущее области аналитики? Есть ли тренды или инновации, на которые стоит обратить внимание, может скиллы, которые сейчас супер редкие, но на них будет расти спрос?
Сейчас многие аналитики видят, как ChatGPT по щелчку пальцев генерирует сложные скрипты на Python и SQL и сам анализирует данные, выдавая готовый ответ. Многие аналитики переживают, что их работу будет делать ИИ. Но если мы отойдем на 40 лет назад и взглянем на работу аналитика, то тогда у аналитиков даже не было Excel и на техническую рутину могло уходить в десять раз больше времени.
Сегодня аналитики занимаются все менее технической и все более творческой работой: они генерируют гипотезы, дизайнят метрики, проектируют дашборды. Ты был активен в студенческой жизни, участвовал в студенческих сообществах, как думаешь, тебе это помогло в профессиональном плане? Что бы ты посоветовал студентам обязательно сделать во время обучения?
Студенчество — это не только про учебу, это однозначно. Это лучшая база для развития софт скиллов и нетворкинга. Участвуйте в таком количестве активностей, кейс-чемпионатов, хакатонов, летних школ, конференций, сколько сможете в себя вместить — и придете на свою первую стажировку не просто со знаниями, но еще и с жизненным опытом.
Есть ли фраза, которая тебя вдохновляет преодолевать трудности в работе и может мотивировать других студентов?
Дмитрий Сытников Тинькофф Как построить новый процесс поддержки пользователей при быстром росте компании и наличии имеющейся системы, работающей на пределе Цель у поддержки везде одинакова — помогать пользователю решать его проблемы, быть связующим звеном между ним и обслуживающей инфраструктурой. Основным мерилом успеха заказчика является индекс потребительской лояльности. Как аналитику правильно определить, где кроется глубинная проблема: в самом процессе или в том, что нужно масштабироваться, наращивая штат. В докладе Елизавета расскажет о том, как аналитику в переходный период, когда новое предстоит внедрить, а старое ещё нужно поддерживать, не потонуть в требованиях от 700 стейкхолдеров, наладить слаженную работу внутри команды с чёткой матрицей ответственности и остаться в живых, даже если предстоит совмещать роли менеджера, системного и бизнес-аналитика.
Я хотела получить опыт прохождения собеседований, заведомо зная, что там требуется больше, чем я знаю и умею. Был случай, когда я устроила работодателя, но мы не сошлись по зарплате. Как я получила работу в «Тинькофф» Я изначально хотела работать в «Тинькофф», так как у меня уже был опыт работы в этой компании.
Но попасть в банк никак не получалось, так что я начала искать работу в других местах. В начале февраля я прошла три успешных собеседования, и меня позвали на работу в Skyeng. Я почти была готова согласиться, и тут в «Тинькофф» нашли мое резюме и спросили, хочу ли я у них работать. Я честно сказала, что у меня на руках оффер, но если они быстро проведут собеседование, то я готова рассмотреть предложение. До сих пор благодарна HR, которые ради меня всего за неделю провели три собеседования. На первом этапе нужно было решить математические задачки, на втором я общалась с несколькими тимлидами. Они гоняли меня по теории вероятностей, математической статистике и логике. Задавали вопросы вроде «Сколько апельсинов поместится в автобус?
На третьем этапе нужно было за час выполнить одну бизнес-задачу вместе с тимлидом и командой. Я успешно прошла все испытания, и меня выбрали сразу два тимлида: из команды кросс-продаж и команды маркетинга. Я выбрала маркетинг. Читайте также: Чем занимается Data Scientist в «Тинькофф»? Что я делаю сейчас В «Тинькофф» я работаю уже два месяца маркетинговым аналитиком. Мои задачи связаны со средним и малым бизнесом. В мои обязанности входит создание выборок клиентов, которым я отправляю различные рассылки, электронные письма, сообщения в чате, push-уведомления, SMS. Плюс, я выполняю задачи по различным отчетам и исследованиям, связанным с рассылками, провожу AB-тесты.
Половина времени уходит на работу в SQL, отчеты и рассылки. А вторую часть времени я общаюсь с внутренними заказчиками — мы обсуждаем, как реализовать задачу, когда и в каком объеме.
Стажировка в Тинькофф. Новый формат
Всегда лучше сразу сказать о проблемах, чем потом разбираться с последствиями. Я работаю в команде продуктовой аналитики Тинькофф Страхования, параллельно перехожу на шестой курс мехмата МГУ и подрабатываю в математическом институте имени В. Стеклова РАН. В 2018 году, на втором курсе, мне хотелось получить более прикладные знания, чем те, что давал мехмат. Как ни странно, выбор остановился на курсе Тинькофф Образования по QA. QA-инженеры следят за качеством приложений и автоматизируют процессы тестирования. Их хард-скиллы включают умение грамотно составлять тест-кейсы, писать код и работать с системами контроля версий.
К окончанию курса каждый участник должен был написать тест-кейсы к реальному мобильному приложению и показать их работоспособность. Я не хотел работать QA-инженером, но умение обращаться с git и мотивация писать чистый код еще не раз мне пригодились и на работе, и для учебных задач. Фото с окончания QA-курсов. Здесь я получил сертификат о прохождении программы Затем я решил пойти на первую стажировку в Тинькофф. Подал заявку на несколько направлений, приоритетным указал ML. На отборе нужно было решить задачи по математике и программированию.
Собеседование в команду машинного обучения состояло из нескольких частей: проверяли знание Python, математики и самого ML. На части по математике спрашивали про случайные величины, просили посчитать дисперсию непрерывного равномерного распределения. На этапе с Python и машинным обучением разбирали мой ML-проект по обучению робота игре в крестики-нолики. После собеседования я получил письмо о том, что у меня мало опыта в ML и мне может понравиться направление аналитики. Я попал в донабор стажеров-аналитиков, поэтому технических вопросов практически не было. Собеседующие интересовались, почему я стремлюсь в Тинькофф и какие задачи хотел бы решать во время стажировки.
Меня определили в отдел рекламных технологий, где я набрался опыта в реальных задачах. Помог команде понять тонкости использования библиотеки линейной регрессии Vowpal Wabbit, из-за которых та не могла обучиться простой линейной зависимости. Настроил несколько моделей для предсказания вероятности клика по контекстной рекламе и для классификации картинок с веб-ресурсов. Стажировка длилась три месяца и предполагала занятость от 20 часов в неделю. График согласовывал с руководителем — в будни можно было распределять часы, как мне было удобно. В конце стажировки появилась возможность попасть в штат, но нужно было работать хотя бы 30 часов в неделю.
Тогда я не мог совмещать учебу и работу, и мне предложили прийти на вторую стажировку без экзаменов, но с собеседованием. Она проходила летом между вторым и третьим курсом. Я занимался продуктом страхования путешествий, аналитическими задачами с применением ML. Команда хотела улучшить модель ценообразования страховых полисов, сделав ее более гибкой. Для этого мы собирали информацию о рынке, анализировали позиции конкурентов и продумывали методы оптимизации нашей стратегии. Итогом второй стажировки стала модель, предсказывающая вероятность покупки полиса на сайте.
Здесь вновь встал вопрос о числе рабочих часов и учебной нагрузке. Команда очень хотела оставить меня у себя, поэтому через пару месяцев я смог выйти на работу, теперь уже на третью, полугодовую стажировку. Тогда я полноценно работал с продуктовыми задачами: строил отчетность, помогал разбирать клиентские случаи. Самым интересным проектом на третьей стажировке стали создание и интеграция в продуктовые процессы модели, помогающей принимать решение по ценообразованию. В итоге я перешел в штат на позицию джуна, работая 20 часов в неделю. Через год меня повысили до мидла.
Сейчас в команде продуктовой аналитики Тинькофф Страхования большая часть людей работает неполный рабочий день. Сейчас я управляю небольшой командой аналитики нескольких страховых продуктов, занимаюсь построением отчетности, налаживанием мониторинговых процессов, проведением тестов и исследованием продуктовых гипотез с помощью ML-моделей. Жена говорит, что я человек-оркестр. Мой спектр задач широк: я выполняю функции технолога, разработчика и аналитика данных. Например, сейчас я занимаюсь защитой карт: в случае мошеннических действий у клиента есть возможность возместить некоторую сумму. Еще помогаю развивать новые каналы привлечения, делать коммуникации с клиентами эффективнее, приоритизировать свой продукт среди множества других в экосистеме.
Недавно я проводил собеседования на стипендию Тинькофф — это программа финансовой поддержки талантливых студентов технических специальностей. Победители получают 25 000 Р в месяц в течение года. Отбор проходит в несколько этапов. Сначала претенденты решают задачи, их принимает система. Потом заполняют анкету про достижения и мотивацию. Следом проходят собеседования, которые напоминают прием аналитиков и бизнес-технологов, с секцией продуктовой аналитики: кандидатам нужно решать математические задачи.
Будущие стипендиаты определяются по результатам предыдущих этапов топ-менеджерами и специальным жюри. Кроме программы стипендий в Тинькофф, у меня есть множество возможностей для самореализации. В апреле 2021 года я проходил курс по оптимизации запросов, а уже на следующей командной встрече рассказывал коллегам, как понимание работы Postgres помогает уменьшить время отработки запроса в десятки раз. Когда у нас в команде аналитиков кто-то делает новый и сложный проект, мы вместе разбираемся в деталях нового подхода. Но главные условия для самореализации — неполный рабочий день, свободный график и гибридный режим работы. Я учусь на кафедре математической статистики и случайных процессов, с третьего курса пишу статьи, участвую в грантах и хожу на конференции.
Поэтому, кроме рабочих задач, которые слабо связаны с наукой, для меня важно изучать профильную литературу и заниматься научной деятельностью. Будучи мидл-аналитиком, я рад, что по-прежнему могу уделять много времени учебе и развитию. Я учился в Физтехе на факультете радиотехники и кибернетики, окончил его в 2021 году. На первом курсе работал дизайнером в университетской организации, которая проводила олимпиады и конференции для школьников.
Я реализовал большой проект: отчет в Tableau. Им пользуются продакт-менеджеры лайфстайл-сервисов банка. Коллеги помогали мне с нестандартными задачами в Tableau: до Старта я поверхностно знал этот инструмент.
Большое количество амбициозных проектов заставляет нас постоянно увеличивать мощность разработки. Сейчас мы ищем усиление в лице Системных аналитиков. Обязанности: Сбор, анализ и формализация требований заказчика Ведение и поддержка документации в актуальном состоянии Постановка и спецификация задач разработчику новых сервисов, либо доработку уже существующих Уточнение требований в процессе разработки Обеспечение интеграционного взаимодействия систем Участие в построении архитектуры и схем взаимодействий Создание структур данных, описание алгоритмов обработки данных Взаимодействие с другими командами проекта Помощь QA в проработке тест-кейсов. Знание какого-либо языка программирования и умение разбираться в коде будет плюсом.
Тебя будут окружать опытные коллеги, у которых есть чему научиться Технологии будущего Тинькофф задает тренды. Мы внедряем самые современные технологии и постоянно движемся вперед Большие возможности Обучение и карьерный рост — в нашей ДНК.
Открыт донабор на осенние оплачиваемые стажировки «Тинькофф Старт
Лучшие выпускники стипендиальной программы получают отложенный оффер на стажировку или работу в «Тинькофф». Еще в студенчестве он начал карьеру аналитика: сперва выиграл стажировку в Ozon Camp, потом стал младшим маркетинговым аналитиком. Лучшие выпускники стипендиальной программы получают отложенный оффер на стажировку или работу в «Тинькофф».
Стажировка и практика в Тинькофф Банк
- Что вас ждет
- Открыт донабор на осенние оплачиваемые стажировки «Тинькофф Старт
- Проще некуда. Сможешь ли ты стать аналитиком в ?
- Как я заинтересовалась данными
«Тинькофф» запускает третью ежегодную стипендиальную программу для студентов
Самые свежие вакансии в «Тинькофф» от 19.12.2023. Начните свой карьерный рост с ведущих работодателей на рынке сегодня! Первое впечатление. Сейчас она работает младшим маркетинговым аналитиком в «Тинькофф» и рассказывает, как заинтересовалась аналитикой данных и искала работу на спор. Самые свежие вакансии в «Тинькофф» от 19.12.2023. Начните свой карьерный рост с ведущих работодателей на рынке сегодня! Первый митап от команды системных аналитиков Тинькофф. Стартовать решили с Северной столицы: поговорим о том, как построить новый процесс поддержки пользователей и не утонуть в требованиях от 700 стейкхолдеров, почему SQL – не приговор и подискутируем, куда расти.
IT's Tinkoff System Analysis Meetup #1
Стажировка для аналитиков длится один месяц (июль), а для исследователей, разработчиков и тестировщиков – в течение двух месяцев (июль и август). В случае успешного прохождения стажировки Тинькофф Банк приглашает студентов старших курсов на работу. Рабочий график Тинькофф платит своим стажерам почасовую оплату труда в зависимости от выбранной программы стажировки и региона. и QA-инженеров, аналитиков. Сам «Тинькофф» с этой проблемой пока особо не столкнулся, но почувствует ее в перспективе трех-пяти лет, считает Близнюк.
Как я нашла первую работу, связанную с аналитикой
- Срочно! Работа стажер-аналитик, актуальные вакансии 2024 в Москве в компании "тинькофф"
- Интервью с продуктовым аналитиком Тинькофф: Как стать востребованным продуктовым аналитиком
- Получи анкету кандидата
- Набор на осенние стажировки Тинькофф Старт
- Всегда в курсе
- Глава банка "Тинькофф": за наших выпускников будут драться - Интервью ТАСС
Работа и вакансии "стажер-аналитик" в Москве в компании "тинькофф"
Сам «Тинькофф» с этой проблемой пока особо не столкнулся, но почувствует ее в перспективе трех-пяти лет, считает Близнюк. Стажировка так же как и обучение длиться 5 дней, потом итоговый тест, пройти его не составляет труда, завалить его можно только если класть болт и не проходить курсы. По словам вице-президента, директора по персоналу Тинькофф Банка Татьяны Кузнецовой, за время стажировки студенты погружаются в экосистему и получают реальный опыт, наблюдая за тем, как создается уникальная рабочая среда Тинькофф Банка. Читайте отзывы о работе на должности Стажер аналитик в компании Тинькофф. Узнайте об условиях труда, руководстве.