Bank Salad mejora la vida de los usuarios a través de servicios de datos.
La misión de Bank Salad es crear un entorno en el que los usuarios puedan utilizar su información en cualquier momento y lugar, y diseñar una experiencia digital que maximice los beneficios para los usuarios. Nos enfocamos especialmente en dos valores cruciales: 'dinero' y 'salud'.
Pensamos que una empresa que constantemente lanza productos innovadores es una startup. Hemos probado nuestra innovación al lanzar los primeros productos en Corea como un libro de cuentas automatizado (2017), consulta financiera integrada (2018), recomendación de tarjeta basada en consumo (2018), servicio de comparación de préstamos (2019), aumento de puntuación de crédito (2019), asistente financiero (2020), MyData (2022), prueba de ADN gratuita (2023), análisis de cobertura médica personalizada (2024) y el juego Salad (2025). También introdujimos un sistema de alerta de tasa de interés mínima (2025).
En los últimos 2 años, nuestras ventas mensuales han crecido un 800%, y hemos superado el umbral de rentabilidad (BEP), asegurando nuestra sostenibilidad y estabilidad. Basándonos en las sinergias de datos abarcando finanzas y salud, aspiramos a convertirnos en una empresa holding de finanzas digitales en cinco años, y en diez años, a convertirnos en una empresa holding de datos en la que la información será el principal activo para la expansión de diversas negocios.
Queremos compartir nuestra cultura de resolución de problemas sin límites, crear juntos el proceso que utilice los datos de la manera más segura posible, y generar resultados tangibles en productos y negocios con colegas plenos de espíritu de desafío.
Responsabilidades principales
El analista de datos (App Tech) realiza específicamente las siguientes tareas:
Diseña y desarrolla experiencias de App Tech que crean retención diaria a través de "diversión y recompensa".
• Cuantifica el valor del usuario (retención, LTV, factores de permanencia/y separación) combinando datos de comportamiento del usuario y datos de activos financieros.
• Realiza análisis de causa y prueba de hipótesis sobre objetivos de retención diaria y habitualidad, proporcionando ideas estratégicas y ejecutables para mejorar la política de misión y recompensa.
• Busca la optimalidad considerando la economía de recompensas (tarifa de pago/presupuesto/límite) y el riesgo de abuso.
Diseña un sistema de medición para que el equipo de producto pueda tomar decisiones de manera rápida y precisa, definiendo indicadores clave y liderando experimentos.
• Diseña e implementa los indicadores clave más críticos para el crecimiento del producto.
• Diseña registros de eventos y mide la experiencia del usuario.
• Traduce las experiencias cualitativas de "diversión y recompensa" en indicadores medibles, y construye definiciones de indicadores/tableros/informes para que el equipo tome decisiones en un mismo lenguaje.
• Diseña y construye Data Marts para mejorar la eficiencia analítica.
• Diseña y realiza pruebas A/B y verifica la significancia estadística de los resultados experimentales.
Utiliza principalmente la siguiente tecnología:
• Herramientas de procesamiento y análisis de datos: Snowflake, Metabase, Amplitude
• Lenguajes: Python, SQL
Nos gustaría compartir este viaje con aquellos que persiguen estas experiencias.
• Debes tener al menos 4 años de experiencia en análisis de datos o una experiencia equivalente en proyectos de análisis de productos.
• Debes tener experiencia gestionando grandes volúmenes de datos utilizando SQL y haber liderado análisis de funnels/cohortes/rentención/segmentación.
• Se requiere la capacidad de comprender rápidamente la estructura de los datos financieros o aprender a combinar datos de comportamiento para realizar análisis.
• Debes tener un entendimiento y experiencia práctica en pruebas A/B y validación de hipótesis (definición de indicadores, diseño de experiencias, interpretación de resultados).
• Se requiere habilidades de comunicación para estructurar problemas de manera basada en datos y colaborar con diferentes áreas.
Preferimos a aquellos que tienen estas experiencias.
• Se valorará la experiencia en automatización de análisis, reporting y modelado estadístico usando Python y otros lenguajes.
• Tener un máster o doctorado en campos como informática, matemáticas, estadística o minería de datos sería un plus.
• Así mismo, sería favorable contar con experiencia en análisis de producto en dominios de App Tech/Rewards/Gaming (gamificación).
• Es beneficioso haber generado impacto comercial/usuario a través de análisis de datos o modelación.
• Se valorará la experiencia en la construcción de Data Marts y diseño de pipelines de datos con una comprensión de Data Warehouses (DW).
• Tener experiencia liderando diseños de experimentación sistemáticos (como A/B Test) y validación de hipótesis basada en conocimientos estadísticos sería un gran plus.
