Bank Salad rend la vie des utilisateurs bénéfique et enrichissante par ses services de données.
La mission de Bank Salad est de créer un environnement où les utilisateurs peuvent utiliser leurs informations à tout moment et en tout lieu, et de concevoir une expérience numérique maximisant les avantages pour les utilisateurs. Nous nous concentrons particulièrement sur deux valeurs essentielles - 'argent' et 'santé'.
Nous pensons qu'une entreprise qui produit constamment des produits innovants est une startup. Nous avons prouvé notre caractère novateur en lançant les premiers en Corée des produits comme le budget automatisé (2017), la consultation des finances intégrées (2018), la recommandation de cartes basée sur la consommation (2018), le service de comparaison de prêts (2019), la hausse de score de crédit (2019), l'assistant financier (2020), MyData (2022), le test ADN gratuit (2023), l'analyse de couverture santé personnalisée (2024) et le jeu Salad (2025). Nous avons également introduit un système d'alerte de taux d'intérêt minimal (2025).
Au cours des 2 dernières années, notre chiffre d'affaires mensuel a augmenté de 800 %, et nous avons dépassé le seuil de rentabilité (BEP), assurant ainsi durabilité et stabilité.
En nous basant sur les synergies de données englobant finances et santé, nous aspirons à devenir en cinq ans une société holding de finance numérique, et dans dix ans, à devenir une entreprise holding de données dont l’information sera le principal actif pour l'expansion de diverses affaires.
Nous souhaitons partager notre culture de résolution de problèmes sans limites, créer ensemble le processus qui exploite le mieux les données de manière sécurisée, et produire des résultats tangibles en matière de produits et de business avec des collègues débordant de l'esprit d'élan.
L'Analyste de données (App Tech) effectue spécifiquement les tâches suivantes :
Il conçoit et développe des expériences App Tech qui créent une rétention quotidienne par le biais du "plaisir et de la récompense".
• Il quantifie la valeur des utilisateurs (rétention, LTV, facteurs de maintien/départ) en combinant les données comportementales des utilisateurs et les données des actifs financiers.
• Il effectue une analyse des causes et teste des hypothèses concernant des objectifs de rétention quotidienne et d'habituation, et fournit des idées et des stratégies exploitables pour améliorer la politique de mission et de récompense.
• Il recherche l'optimalité en prenant en compte l'économie de récompense (tarif de paiement/budget/plafond) et le risque d'abus.
Il conçoit une structure de mesure afin que l'équipe produit puisse prendre des décisions rapidement et avec précision, définit les indicateurs clés et dirige des expériences.
• Il conçoit et met en œuvre les indicateurs clés les plus critiques pour la croissance du produit.
• Il conçoit des journaux d'événements et mesure l'expérience utilisateur.
• Il traduit les expériences qualitatives de "plaisir et de récompense" en indicateurs mesurables, et construit des définitions d'indicateurs/tableaux de bord/rapports pour que l'équipe puisse prendre des décisions dans un même langage.
• Il conçoit et construit des Data Marts pour améliorer l'efficacité d'analyse.
• Il conçoit et effectue des tests A/B et vérifie la signification statistique des résultats expérimentaux.
Il utilise principalement la technologie suivante :
• Outils de traitement et d'analyse des données : Snowflake, Metabase, Amplitude
• Langages : Python, SQL
Nous aimerions partager ce parcours avec ceux qui recherchent ces expériences.
• Vous devez avoir au moins 4 ans d'expérience en analyse de données ou une expérience de projet d'analyse de produit équivalente.
• Vous devez avoir l'expérience de la manipulation de grandes quantités de données en utilisant SQL et avoir mené des analyses de funnel/cohorte/rétention/segment.
• Vous devez posséder la capacité de comprendre la structure des données financières ou d'apprendre rapidement à analyser des données comportementales de manière combinée.
• Vous devez avoir une compréhension et une expérience pratique de l'A/B testing et de la validation d'hypothèses (définition des indicateurs, conception des expériences, interprétation des résultats).
• Vous devez avoir des compétences en communication capables d'influencer les décisions en structurant des problèmes sur une base de données et en collaborant avec diverses équipes.
Qualifications souhaitées
Nous privilégions ceux qui ont ces expériences.
• Une expérience en automatisation d'analyse, en reporting et en modélisation statistique utilisant Python et d'autres langages serait appréciée.
• Avoir une maîtrise ou un doctorat dans des domaines tels que l'informatique, les mathématiques, la statistique ou le data mining serait un plus.
• Une expérience en analyse de produit dans les domaines App Tech/Rewards/Gaming (gamification) serait réjouissante.
• Une expérience à générer un impact commercial/utilisateur par l'analyse des données ou la modélisation serait bénéfique.
• Une compréhension des Data Warehouses (DW) et de l'expérience dans la construction de Data Mart et la conception de pipelines de données seraient favorisés.
• Avoir une expérience à diriger des conceptions d'expérimentation systématiques (comme A/B Testing) et à valider des hypothèses sur la base de connaissances statistiques serait un atout.
