Data Elmi üzrə aparıcı mütəxəssis (Müştəri Dəyərinin İdarə Edilməsi (CVM)

Azercell haqqında

Azercell-də biz Azərbaycan üzrə mobil, sabit və B2B həllərinin #1 provayderi olaraq davamlı rəqəmsal gələcəyin formalaşmasında iştirak edirik. Biz innovasiyaya əsaslanaraq liderlik edir, təhlükəsiz və miqyaslana bilən infrastruktur qurur, rəqəmsal transformasiyanı sürətləndirir və fərdlər, bizneslər və dövlət sektoru üçün fasiləsiz təcrübələr təqdim edirik. Biz məlumat, süni intellekt və avtomatlaşdırma ilə güclənərək peşəkar və inklüziv komandamız sayəsində çeviklik, etibarlılıq və uzunmüddətli dəyər yaratmaq öhdəliyi ilə fəaliyyət göstəririk.

• CVM və digər biznes tərəfləri ilə birlikdə biznes problemlərini anlamaq, tapşırığın əhatə dairəsini, uğur meyarlarını və ölçülə bilən KPI-ları müəyyən etmək.
• Biznes ehtiyaclarını analitik, statistik və maşın öyrənməsi yanaşmalarına çevirmək, uyğun həll yanaşmasını formalaşdırmaq və alternativ metodları qiymətləndirmək.
• Analitik həlləri problemin formalaşdırılmasından başlayaraq məlumatların hazırlanması, araşdırılması, həllin qurulması, validasiyası, tətbiqi və monitorinqinə qədər end-to-end idarə etmək.
• Müştəri davranışını, istifadə xüsusiyyətlərini, gəlir dinamikasını, məhsul istifadəsini, müştəri yol xəritəsini və digər kommersiya göstəricilərini təhlil edərək biznes üçün praktik nəticələr və yeni imkanlar müəyyən etmək.
• Müştəri itkisini azaltmaq, gəliri artırmaq, müştəri dəyərini yüksəltmək, məhsul və xidmət istifadəsini genişləndirmək, fərdiləşdirməni inkişaf etdirmək və marketinq xərclərini optimallaşdırmaq üçün data əsaslı yanaşmalar hazırlamaq.
• CVM qərarverməsində istifadə ediləcək analitik yanaşmaları və müştəri dəyərləndirmə metodologiyalarını hazırlamaq, nəticələrin kampaniya və təklif mexanizmlərində tətbiqini dəstəkləmək.
• Eksperimentlər, treatment-control yanaşmaları, A/B testlər və digər test-and-learn metodları vasitəsilə biznes təşəbbüslərinin həqiqi incremental təsirini ölçmək.
• Həlləri yalnız texniki göstəricilər əsasında deyil, gəlir artımı, xərclərin optimallaşdırılması, müştəri itkisi, konversiya, ARPU, istifadə səviyyəsi və digər biznes nəticələri üzrə qiymətləndirmək.
• Statistik analiz, proqnozlaşdırma, hipotezlərin yoxlanması, həssaslıq və qiymət təsiri təhlili kimi yanaşmalardan istifadə etməklə biznes qərarlarını dəstəkləmək.
• Telekommunikasiya məlumatlarının, o cümlədən istifadə davranışı, zəng və data istifadəsi, gəlir göstəriciləri, şəbəkə təcrübəsi və müştəri əlaqə nöqtələrinin təhlili əsasında müştəri yönümlü həllər hazırlamaq.
• Fərdiləşdirilmiş məhsul, xidmət, təklif və müştəri təcrübəsinin formalaşdırılması üçün tövsiyə və qərarvermə yanaşmalarının hazırlanmasına dəstək vermək.
• Müştəri müraciətləri, mətn məlumatları və digər strukturlaşdırılmamış məlumatlardan istifadə etməklə analitik və avtomatlaşdırma imkanlarını araşdırmaq.
• Generativ süni intellekt, NLP və digər yeni texnologiyaların CVM, fərdiləşdirmə və müştəri təcrübəsində tətbiq imkanlarını qiymətləndirmək.
• Biznes problemi üçün mürəkkəb analitik həllin həqiqətən tələb olunub-olunmadığını qiymətləndirmək və zəruri hallarda daha sadə statistik, eksperimental və ya qayda əsaslı yanaşmalar təklif etmək.
• Model və analitik nəticələrin biznes mənasını, əsas faktorlarını, məhdudiyyətlərini və tövsiyə olunan tədbirləri qeyri-texniki tərəflərə aydın şəkildə izah etmək.
• Data Science, CVM, Data Engineering, İT, marketinq, məhsul və digər komandalarla əməkdaşlıq edərək analitik həllərin biznes proseslərinə, kampaniya platformalarına və qərarvermə sistemlərinə inteqrasiyasını dəstəkləmək.

Axtardığımız namizədə tələblər:

• Data Science, analitika, statistika, tətbiqi riyaziyyat, kompüter elmləri, süni intellekt və ya əlaqəli sahədə iş təcrübəsi.
• CVM, CRM, marketinq analitikası, müştəri analitikası və ya yüksək həcmli abunə və istehlakçı bizneslərində analitik layihələr üzrə praktiki təcrübə.
• Müştəri davranışı, müştəri dəyəri, müştəri həyat dövrü və kommersiya analitikası üzrə güclü anlayış.
• Biznes ehtiyaclarını strukturlaşdırılmış analitik problemlərə, ölçülə bilən KPI-lara, hipotezlərə və tətbiq oluna bilən həllərə çevirmək bacarığı.
• Analitik həllərin hazırlanması, validasiyası, production mühitinə keçirilməsi və sonrakı monitorinqi üzrə end-to-end təcrübə.
• Klassik maşın öyrənməsi, statistik modelləşdirmə və eksperimental dizayn sahəsində güclü nəzəri və praktiki biliklər.
• Python, SQL və geniş istifadə olunan Data Science və machine learning kitabxanaları ilə güclü iş bacarığı.
• Məlumatların araşdırılması, xüsusiyyətlərin formalaşdırılması, nəticələrin interpretasiyası və biznes üçün aydın tövsiyələrin hazırlanması bacarığı.
• Analitik həlləri həm texniki performans, həm də incremental biznes təsiri əsasında qiymətləndirmək bacarığı.
• A/B testlər, treatment-control yanaşmaları, hipotezlərin yoxlanması və eksperiment nəticələrinin şərhi üzrə təcrübə.
• Güclü analitik və tənqidi düşüncə, problem həll etmə, kommersiya yanaşması və prioritetləşdirmə bacarıqları.
• Qeyri-müəyyən biznes problemlərini strukturlaşdırmaq, mövcud yanaşmalara konstruktiv şəkildə etiraz etmək və alternativ həllər təklif etmək bacarığı.
• Texniki mövzuları qeyri-texniki auditoriyaya sadə və aydın biznes dili ilə təqdim etmək bacarığı.
• Güclü kommunikasiya, təqdimat və stakeholder management bacarıqları.

Üstünlük verilən bilik və təcrübə:

• Telekommunikasiya və ya oxşar yüksək həcmli istehlakçı sahələrində, o cümlədən bank, maliyyə, pərakəndə satış və e-commerce sahələrində iş təcrübəsi.
• MLOps, analitik həllərin tətbiqi, monitorinqi, performans dəyişikliklərinin izlənməsi və feature management yanaşmaları üzrə təcrübə.
• Tövsiyə sistemləri, fərdiləşdirmə və real-time qərarvermə yanaşmaları üzrə təcrübə.
• AWS və ya digər cloud əsaslı Data Science və AI xidmətləri ilə iş təcrübəsi.
• Deep learning, NLP, transformer əsaslı həllər və generativ süni intellekt üzrə praktiki təcrübə.
• API-lərlə işləmək və analitik nəticələrin biznes və texnoloji sistemlərə inteqrasiyası üzrə təcrübə.
• Telekommunikasiya sahəsində bazar dinamikası, rəqabət mühiti, tarif və məhsul strukturu, müştəri davranışı və CVM prinsipləri barədə biliklər.

Sizə nə təklif edirik:

Azercell-də biz inanırıq ki, bizim ən böyük gücümüz əməkdaşlarımızdır. Komandamıza qoşulduğunuz anda siz innovasiyanı, əməkdaşlığı və şəxsi inkişafı dəyərləndirən, irəliyə baxan və məqsədyönlü bir şirkətin üzvü olursunuz. Sizə təqdim etdiklərimiz:

• Məqsədyönlü karyera – Azərbaycanın rəqəmsal gələcəyini formalaşdıran layihələrin bir hissəsi olmaq
• Davamlı öyrənmə və inkişaf – Eksklüziv təlimlərə, e-learning platformalarına və karyera inkişafı proqramlarına çıxış imkanı
• İnnovativ iş mühiti – Yeni ideya və texnologiyaları mənimsəyən və dəstəkləyən komandaya qoşulma imkanı
• Sağlamlıq və rifah dəstəyi – Geniş əhatəsi olan tibbi sığorta və rifah təşəbbüsləri
• Hibrid iş mühiti – Peşəkar və şəxsi həyatınızı balanslaşdırmağa imkan verən, etimad və müstəqillik mədəniyyəti yaradan çevik iş siyasəti
• Rəqabətqabiliyyətli əmək haqqı paketi – Ədalətli və nəticəyə əsaslanan mükafatlandırma
• İnklüziv mədəniyyət – Hər bir fikrin önəmli olduğu, müxtəlifliyə, hörmətə və bərabərliyə önəm verən iş mühiti

Gələcəyini inamla formalaşdırmağa hazırsan? O zaman bu gün müraciət et.

Müraciət üçün son tarix: 16.08.2026

About Azercell

At Azercell, we're shaping a sustainable digital future as Azerbaijan’s #1 provider of mobile, fixed, and B2B solutions. We lead with innovation, building secure and scalable infrastructure, accelerating digital adoption, and delivering seamless experiences for individuals, businesses, and the public sector. Powered by data, AI, and automation — and driven by a skilled, inclusive team — we operate with agility, trust, and a commitment to creating long-term value for our people and communities.

Your key responsibilities:

• Work with CVM and other business stakeholders to understand business problems and define the scope, success criteria, and measurable KPIs.
• Translate business needs into analytical, statistical, and machine learning approaches, shape the appropriate solution, and evaluate alternative methods.
• Manage analytical solutions end to end, from problem definition and data preparation to exploration, solution development, validation, deployment, and monitoring.
• Analyze customer behavior, usage patterns, revenue dynamics, product usage, customer journeys, and other commercial indicators to identify actionable insights and new business opportunities.
• Develop data-driven approaches to reduce customer churn, increase revenue, improve customer value, expand product and service usage, enhance personalization, and optimize marketing spend.
• Develop analytical approaches and customer evaluation methodologies for CVM decision-making and support the application of results in campaign and offer mechanisms.
• Measure the true incremental impact of business initiatives through experiments, treatment-control approaches, A/B testing, and other test-and-learn methods.
• Evaluate solutions not only based on technical metrics, but also on business outcomes such as revenue growth, cost optimization, churn reduction, conversion, ARPU, usage levels, and other commercial indicators.
• Support business decisions using approaches such as statistical analysis, forecasting, hypothesis testing, sensitivity analysis, and price-impact analysis.
• Develop customer-focused solutions based on the analysis of telecommunications data, including usage behavior, voice and data usage, revenue indicators, network experience, and customer touchpoints.
• Support the development of recommendation and decision-making approaches for personalized products, services, offers, and customer experiences.
• Explore analytical and automation opportunities using customer interactions, text data, and other unstructured data sources.
• Evaluate the potential application of generative AI, NLP, and other emerging technologies in CVM, personalization, and customer experience.
• Assess whether a complex analytical solution is genuinely required for a business problem and, where appropriate, propose simpler statistical, experimental, or rule-based approaches.
• Clearly explain the business meaning, key drivers, limitations, and recommended actions related to models and analytical results to non-technical stakeholders.
• Collaborate with Data Science, CVM, Data Engineering, IT, Marketing, Product, and other teams to support the integration of analytical solutions into business processes, campaign platforms, and decision-making systems.

What we look for:

• Professional experience in Data Science, analytics, statistics, applied mathematics, computer science, artificial intelligence, or a related field.
• Practical experience in analytical projects within CVM, CRM, marketing analytics, customer analytics, or high-volume subscription-based and consumer businesses.
• Strong understanding of customer behavior, customer value, customer lifecycle, and commercial analytics.
• Ability to translate business needs into structured analytical problems, measurable KPIs, hypotheses, and implementable solutions.
• End-to-end experience in developing, validating, deploying, and monitoring analytical solutions in production environments.
• Strong theoretical and practical knowledge of classical machine learning, statistical modelling, and experimental design.
• Strong practical skills in Python, SQL, and widely used Data Science and machine learning libraries.
• Ability to perform exploratory data analysis, develop features, interpret results, and prepare clear business recommendations.
• Ability to assess analytical solutions based on both technical performance and incremental business impact.
• Experience with A/B testing, treatment-control approaches, hypothesis testing, and interpretation of experimental results.
• Strong analytical and critical-thinking skills, problem-solving ability, commercial mindset, and prioritization skills.
• Ability to structure ambiguous business problems, constructively challenge existing approaches, and propose alternative solutions.
• Ability to explain technical topics to non-technical audiences in clear and simple business language.
• Strong communication, presentation, and stakeholder-management skills.

Preferred knowledge and experience:

• Experience in telecommunications or similar high-volume consumer sectors, including banking, financial services, retail, and e-commerce.
• Experience with MLOps, deployment and monitoring of analytical solutions, performance and drift monitoring, and feature management approaches.
• Experience with recommendation systems, personalization, and real-time decision-making approaches.
• Experience with AWS or other cloud-based Data Science and AI services.
• Practical experience with deep learning, NLP, transformer-based solutions, and generative AI.
• Experience working with APIs and integrating analytical outputs into business and technology systems.
• Knowledge of telecommunications market dynamics, the competitive environment, tariff and product structures, customer behavior, and CVM principles.

What we offer you:

At Azercell, we believe our people are our greatest strength. When you join our team, you become part of a forward-thinking, purpose-driven company that values innovation, collaboration, and personal growth. Here's what you can expect:

•    A Purposeful Career – Be part of projects that shape the digital future of Azerbaijan.
•    Continuous Learning & Development – Access to exclusive training, e-learning platforms, and career growth programs.
•    Innovative Work Environment – Join a team that embraces new ideas and technologies.
•    Health & Wellbeing Support – Comprehensive medical insurance and wellness initiatives.
•    Flexible work arrangements: Our flexible work policies empower you to balance your professional and personal life, fostering a culture of trust and autonomy.
•    Competitive Compensation Package – Fair and performance-based rewards.
•    Inclusive Culture – A diverse, respectful, and empowering workplace where every voice matters.

Are you ready to shape your future with confidence? Apply today.

Application deadline: 16.08.2026