Bank Salad améliore la vie des utilisateurs grâce à des services de données.
La mission de Bank Salad est de créer un environnement où l'utilisateur peut utiliser ses informations à tout moment et en tout lieu, et de concevoir une expérience numérique qui maximise les bénéfices pour les utilisateurs. Nous nous concentrons en particulier sur les deux valeurs les plus importantes: 'argent' et 'santé'.
Nous pensons qu'une entreprise qui produit continuellement des produits novateurs est une startup.
Nous avons prouvé notre innovation en lançant des produits leader dans le pays, tels que le budget automatisé (2017), l'interrogation financière intégrée (2018), la recommandation de cartes basées sur les dépenses (2018), le service de comparaison de prêts (2019), la hausse de score de crédit (2019), l'assistant financier (2020), Mes données (2022), le test ADN gratuit (2023), l'analyse de couverture santé personnalisée (2024), le Salade Game (2025), et l'alerte de taux d'intérêt minimum (2025).
Au cours des deux dernières années, notre chiffre d'affaires mensuel a augmenté de 800%, et nous avons dépassé le seuil de rentabilité (BEP), assurant ainsi la durabilité et la stabilité.
En élargissant nos activités financières grâce à la synergie des données entre la finance et la santé, nous aspirons à devenir une société de holding financière numérique dans cinq ans, et une société de holding de données dans dix ans, en considérant les informations comme un actif central permettant l'expansion de divers secteurs d'activité.
Nous aspirons à créer une culture sans limites qui résout les problèmes et qui établit un processus exploitable des données en toute sécurité et de manière efficace. Nous espérons travailler avec des collègues ayant une forte volonté de réaliser des résultats concrets dans les produits et les affaires.
Ainsi fonctionne PFM PA :
La mission du PFM (Gestion de Finances Personnelles) PA est d'aider les utilisateurs à gérer et à faire croître leurs données d'actifs et de consommation de manière simple et efficace, en s'appuyant sur Mes données.
Nous proposons une analyse d'actif personnalisée, la définition d'objectifs d'augmentation de l'actif et des services de gestion d'actifs participatifs.
1. Les informations fragmentées sur les actifs peuvent être consultées facilement et intuitivement.
Nous offrons les éléments clés de la gestion des actifs de manière intuitive, tels que le budget, l'interrogation et l'analyse des actifs, l'épargne de fonds d'urgence et la gestion des délais financiers. Même avec une multitude de produits financiers, cela permet une compréhension simple et claire des actifs, permettant une gestion fluide des actifs.
2. On offre une motivation directe à la gestion des actifs.
Nous transformons les expériences de gestion des actifs qui peuvent sembler ennuyeuses en des expériences engageantes et gratifiantes grâce à des jeux comme le 'Salade Game' qui permet aux utilisateurs de réduire les dépenses tout en éprouvant le plaisir, les souvenirs et la satisfaction. De plus, nous développons de nouveaux services qui intègrent la gestion des actifs dans la vie quotidienne de manière présentable.
3. Pour faire évoluer le service de manière innovante, nous nous engageons à améliorer la qualité et l'évolutivité des données.
Nous augmentons en permanence la qualité de Mes données tout en optimisant les historiques des comptes de dépenses, en élargissant les sources de données sur les actifs et les informations sur les produits financiers, afin de rendre nos services plus raffinés. Pour cela, nous recherchons des collègues possédant des compétences en gestion des données et en résolution de problèmes.
L'analyste de données (PFM) effectue des tâches spécifiques:
Il relie les données de comportement des utilisateurs aux données financières pour tirer des informations sur le produit et suggérer des points d'amélioration.
• Combiner les données de comportement des utilisateurs et les données financières pour quantifier la valeur utilisateur (LTV, contribution des revenus, facteurs de fidélisation/d'abandon).
• Extraire des informations exploitables et proposer des stratégies à partir d'analyses et de tests d'hypothèses concernant les affaires/produits.
• Améliorer la compréhension du produit grâce à l'analyse et à la modélisation des différentes données des utilisateurs de Bank Salad.
Il conçoit un système de mesure pour permettre à l'équipe produit de prendre des décisions rapidement et avec précision, définit les indicateurs clés et dirige des expériences.
• Concevoir et mettre en œuvre des indicateurs clés liés à la croissance du produit.
• Concevoir des journaux d'événements et mesurer l'expérience utilisateur.
• Traitement et visualisation des données pour que les membres de l'équipe puissent facilement comprendre et utiliser les indicateurs.
• Concevoir et construire des Data Mart pour améliorer l'efficacité de l'analyse.
• Concevoir et exécuter des tests A/B et vérifier la signification statistique des résultats des expériences.
Les technologies (outils) suivantes sont principalement utilisées:
• Outils de traitement et d'analyse des données: Snowflake, Metabase, Amplitude
• Langages: Python, SQL
Nous souhaitons partager ce parcours avec des personnes qui cherchent des expériences telles que :
• Avoir plus de 4 ans d'expérience dans l'analyse de données ou une expérience de projet d'analyse de produits équivalente.
• Avoir géré de grandes quantités de données à l'aide de SQL et avoir exécuté des analyses de Funnel/Cohort/Retention/Segment de manière indépendante.
• Avoir la capacité de comprendre la structure des données financières ou d'apprendre rapidement à combiner et analyser les données comportementales.
• Avoir une compréhension et une expérience pratique des tests A/B et des vérifications d'hypothèses (définition des indicateurs, conception des expériences, interprétation des résultats).
• Avoir des compétences en communication permettant d'influencer la prise de décision par la structuration des problèmes de manière basée sur les données et la collaboration inter-équipes.
Qualifications souhaitées
Nous préférons les candidats ayant des expériences telles que :
• Expérience en automatisation d'analyses avec des outils comme Python, en reporting et en modélisation statistique.
• Diplômés d'un Master ou d'un Doctorat dans des domaines tels que l'informatique, les mathématiques, la statistique, ou l'exploration de données.
• Expérience en analyse de données dans divers domaines (plateformes d'applications et secteurs financiers) et en prise de décision basée sur les données.
• Expérience dans la création d'impact commercial/utilisateur par l'analyse de données ou la modélisation.
• Expérience dans la création de Data Marts et dans la conception de pipelines de données basées sur la compréhension des Data Warehouses (DW).
• Expérience dans la conception expérimentale systématique basée sur des connaissances statistiques (comme des tests A/B) et dans les vérifications d'hypothèses.
