Аналитика данных — свежие вакансии

Компания-дистрибьютор FMCG-продукции ищет аналитика маркетплейсов. Мы работаем с косметикой, товарами личной гигиены и бытовой химией. Нам нужен специалист, который поможет команде видеть экономику каждого товара и принимать решения на основе данных.

Кого мы ищем

Вы умеете не только рассчитывать показатели, но и объяснять, что они означают для бизнеса: где снижается маржа, какие товары стоит развивать, а где нужно пересмотреть цену или расходы. Вам интересно выстраивать аналитику так, чтобы менеджеры по продажам и руководитель могли быстро получать актуальную картину.

Задачи

• Учитывать себестоимость и все затраты, относить их на конкретные SKU.

• Рассчитывать юнит-экономику товаров на Ozon и Wildberries.

• Анализировать маржинальность отдельных товаров и экономику магазина в целом, формировать P&L по позициям.

• Отслеживать выполнение планов и показывать команде отклонения и причины изменений.

• Анализировать цены, предложения конкурентов и рыночные тенденции; готовить рекомендации по ценообразованию.

• Работать с данными учетной системы и сервисов аналитики, проверять их корректность.

• Развивать отчётность и дашборды, сокращать ручной перенос данных между системами.

Ожидаем от вас

• Умение работать с большими объемами данных и уверенное владение Excel или Google Sheets.

• Понимание юнит-экономики, себестоимости, маржинальности и основ ценообразования.

• Внимательность к цифрам, аналитическое мышление и способность понятно представлять выводы коллегам.

• Опыт построения дашбордов в Power BI или аналогичном инструменте.

• Опыт аналитики маркетплейсов, в особенности Ozon и Wildberries, будет преимуществом.

• Опыт автоматизации отчётности и применения ИИ в работе с данными будет плюсом.

Мы предлагаем

• Работу в офисе с графиком 5/2.

• Возможность развивать систему аналитики и влиять на коммерческие решения команды.

• Профессиональный рост в развивающемся направлении e-commerce.

A1 Беларусь — это компания, которая соединяет людей, дома и бизнесы по всей стране. Увлеченные профессионалы A1 создают решения с заботой о людях, чтобы каждому было легко и комфортно. Если вам близка работа в команде, где важны люди, качество и движение вперед, присоединяйтесь к A1.

Чем предстоит заниматься:

• Анализировать клиентские данные: сегментация, поиск закономерностей, расчет ключевых показателей, мониторинг их динамики и формирование аналитических выводов.
• Разрабатывать гипотезы и специальные предложения на основе анализа данных и клиентского поведения, оценивать их эффективность.
• Анализировать результаты кампаний, готовить отчеты, дашборды и презентации для бизнеса.
• Выполнять ad-hoc аналитические запросы и проводить оценку эффективности маркетинговых активностей.

Что важно для нас:

• Высшее образование (математика, экономика, статистика, аналитика данных или смежные направления).
• Уверенное владение MS Excel и Power BI.
• Хорошее знание SQL (select, join, group by, подзапросы), Python.
• Опыт работы с анализом данных, построением гипотез и подготовкой аналитических выводов.
• Проактивность, инициативность и ориентация на результат.

У нас вы найдёте атмосферу доверия и возможностей.

*Вакансия, планируемая к созданию и/или замещению (перспективная).

В команду сервисов защиты антифрод платформы ищем аналитика данных на стыке с data science для развития и поддержки аналитических и data-процессов, связанных с работой сервисов определителя номера и антивируса, включая сопровождение процедур формирования данных, работу с feature store, обработку обратной связи, отчётность по эффективности сервисов, выявление аномалий/тенденций, а также разработку моделей и применение методов машинного обучения и LLM-инструментов.

• Сбор данных из интернета (краулинг сайтов).

• Подготовка отчётов по работе сервисов определитель и антивирус на основе данных реагирования правил фрод мониторинга

• Формирование регулярной и ad-hoc отчётности для команд и заинтересованных подразделений.

• Интерпретация результатов и подготовка выводов по качеству работы сервисов.

• Выявление аномалий и тенденций роста детектов.

• Своевременное сигнализирование команде о подозрительных/значимых изменениях.

• Участие в формировании гипотез и предложений по улучшению детектирующих правил и логики сервисов.

• Анализ данных и проверка гипотез при помощи инструментов программирования и анализа данных.

• Разработка моделей для решения задач с использованием методов машинного обучения.

• Обеспечение тестирования и запуска новых технологических решений.

• Работа с ML-стеком: Python, SQL/Hadoop (реляционные БД + Big Data).

• Применение агентных подходов и фреймворков, использование LLM в аналитических и ML-задачах.

• Высшее техническое образование

• Знания теории вероятностей и математической статистики.

• Уверенное владение SQL/Python

• Опыт разработки моделей машинного обучения для решения прикладных задач.

• Понимание методов выявления аномалий и работы с временными рядами

• Опыт работы с Hadoop и Big Data-инструментами.

• Понимание принципов построения data pipeline, ETL/ELT-процессов.

• Опыт работы с feature store или аналогичными решениями для хранения и переиспользования признаков.

• Продвинутое пользование LLM (в аналитике, разработке, автоматизации задач).

• Навыки презентаций: умение наглядно доносить результаты анализа и исследований.

• Навыки подготовки отчётности и визуализации данных (BI-инструменты).

Будет плюсом:

• Опыт в области знаний об информационной безопасности, антивирусных продуктов или сервисов определителя номера.

• Знание принципов работы правил детектирования фрод мониторинга

• Опыт работы с построением ранжирующих моделей/правил.

• Понимание метрик качества детектирования (FP/FN, precision/recall и т.п.).

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская, формат работы - офис

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

We're hiring Junior Data Analyst 💜

📍 Важно: вакансия международная, кандидатов смотрим ВНЕ РФ и Беларуси.

Ссылка для откликов в первом комментарии 💥

Это команда финансовой аналитики: здесь не сидят в Excel с закрытием месяца, а пишут SQL, строят дашборды и витрины и помогают бизнесу понять, где и как компания зарабатывает. Основные заказчики: финансовый департамент и бухгалтерия, а также коммерческая команда, маркетинг и продукт.

Большая часть задач связана с ad hoc запросами от финансов. Например, по выручке что-то резко изменилось и нужно быстро собрать срез. Или для бюджетирования нужны данные. Или в сверке с партнёрами появились дубли и надо разобраться, откуда они. Остальное время уходит на исследования, дашборды и витрины.

В команде 5 человек плюс разработчик. Работаем недельными спринтами, у каждого есть PDP. Руководитель регулярно проводит для команды лекции по корпоративным финансам, аналитике и data science.

Чем предстоит заниматься:

- Разбирать ad hoc запросы финансового департамента: собирать данные через SQL, выгружать и комментировать, что интересного видно в цифрах

- Дорабатывать существующие SQL-скрипты для сверок бухгалтерии и проверять корректность выгрузок

- Создавать витрины данных и следить за качеством данных

- Поддерживать и развивать дашборды в Tableau, Metabase, Superset

- Участвовать в исследованиях: план-факт, unit-экономика

- Помогать другим командам с аналитикой по бюджетным данным

Что важно:

- Опыт в аналитике, консалтинге или на финансовой позиции с работой с данными от 6 месяцев (стажировки тоже считаются)

- Уверенный SQL: joins, оконные функции, CTE, агрегации

- Опыт работы с любым BI-инструментом

- Хороший Excel: lookup и array функции, сводные таблицы

- Понимание основных бизнес-метрик: GMV, ARPU, маржа, конверсия, выручка

- Английский от B2: компания международная, а с ростом до мидла появится регулярное общение с англоязычными заказчиками

- Возможность работать по московскому времени

Будет большим плюсом:

- Python для анализа данных (pandas, numpy, визуализация)

- Интерес к финансам: P&L, структура костов, unit-экономика (или профильное образование)

- Опыт работы с AI-инструментами не только на уровне чата: агенты, автоматизация своих задач

Из приятного 💜

Сильная data-driven команда и современный стек, в котором можно быстро расти. Есть выстроенный онбординг, ассистент text-to-SQL с доступом к базе и поддержка команды на старте. Можно работать удалённо и по гибкому графику. Ещё есть корпоративная школа английского, внутренние программы обучения, компенсация внешних курсов и конференций, корпоративные цены на отели и дополнительный оплачиваемый выходной MyTime Day Off.

Все отклики принимаем через карьерный сайт, ссылка в первом комментарии 👇

Мы ищем Аналитика данных в команду Внутреннего контроля.

Вам предстоит:

• Работать с большими объёмами данных: рассчитывать бизнес-метрики, выявлять паттерны, тенденции и зависимости, готовить выводы, влияющие на бизнес-решения;
• Погружаться в бизнес-процессы, разбирать логику их работы и исследовать потоки данных для глубокого анализа внутренних систем;
• Писать сложные оптимизированные SQL-скрипты для обработки и преобразования данных и расчёта бизнес-метрик;
• Автоматизировать процессы сбора, обработки и анализа данных;
• Создавать и сопровождать витрины данных, разрабатывать и поддерживать BI-отчёты;
• Предоставлять оперативную аналитику по бизнес-метрикам.

Вы нам подходите, если:

• Имеете опыт анализа больших объёмов данных и формирования выводов на основе выявленных паттернов;
• Хорошо разбираетесь в статистике и теории вероятностей;
• Уверенно владеете SQL: читаете чужие скрипты и можете воспроизводить сложные оптимизированные расчёты;
• Умеете работать с PostgreSQL, знаете, что такое временные таблицы, CTE, план запроса, партиции и функции;
• Знаете, как работают реляционные базы данных «под капотом», и понимаете принципы построения DWH;
• Работаете с BI-инструментами для визуализации данных (например, Apache Superset, Grafana, Power BI и т. д.);
• Имеете опыт автоматизации расчётов: умеете адаптировать свои скрипты для регламентного запуска;
• Уверенно владеете Excel.

Будет плюсом:

• Имеете высшее образование в области математики, статистики или смежных областях;
• Имеете опыт работы с Greenplum;
• Имеете опыт работы с Apache Airflow;
• Умеете работать с Git;
• Владеете Python для ETL/ELT-задач: pandas/polars, работаете с API.

Hobby World — крупнейшее российское издательство, производитель и дистрибьютор настольных игр.

Мы производим семейные и детские настольные игры, игры для вечеринок, стратегические, детективные, коллекционные карточные и др. Под брендом Hobby World выпущены такие игры, как «Колонизаторы», «Каркассон», «Манчкин», «Цитадели», «Энергосеть», «Цивилизация», Ticket to Ride, «Игра Престолов», «Ужас Аркхема» и др.

С портфолио в 1000+ проектов, собственным производством и масштабными фестивалями по всей стране, мы задаем тренды и строим уникальную культуру досуга.

Сейчас мы ищем сильного Товарного аналитика, который усилит команду.

Чем предстоит заниматься:

• Регулярная отчетность по продажам, ассортименту, запасам, промо и ценам
• Построение витрин данных для товарных направлений
• Подготовка выводов и рекомендаций
• Анализ эффективности акций: uplift, влияние на маржу, каннибализация
• Анализ ассортимента: ABC/XYZ, локомотивы, балласт, недостающие SKU
• Анализ запасов: дефициты, излишки, оборачиваемость, неликвид
• Анализ цен: конкуренты, эластичность, влияние цены на продажи
• Аналитика каналов продаж: маркетплейсы, офлайн, опт
• Контроль качества данных: корректность SKU, категорий, цен справочников
• Поддержка категорийных менеджеров и маркетинга данными и выводами
• Настройка алертов по ключевым товарным метрикам
• Участие в создании единой системы товарной аналитики холдинга

Что нужно для этой роли:

• Опыт в товарной аналитике: продажи, ассортимент, запасы, промо, цены
• Уверенная работа с SQL (ClickHouse / PostgreSQL / BigQuery)
• Опыт построения отчетов и витрин (Power BI / Superset / Datalens / Tableau)
• Опыт работы с 1С на уровне выгрузки данных и понимания структуры регистров
• Понимание товарных метрик: оборачиваемость, маржинальность, out‑of‑stock, overstock, неликвид
• Понимание unit‑экономики товаров: вклад SKU в прибыль, эффективность акций
• Опыт работы с большими таблицами и сложными связями данных (SKU, категории, каналы)
• Понимание принципов единой системы аналитики: справочники, легенда метрик, единые определения
• Навык проверки качества данных: поиск ошибок, несостыковок, дубликатов, некорректных SKU
• Базовые навыки статистики: сезонность, тренды, простые прогнозы
• Аккуратность и внимательность к деталям

Будет плюсом:

• Опыт в e‑commerce, ритейле, FMCG или дистрибуции
• Опыт работы с большим ассортиментом (1000+ SKU)
• Опыт анализа промо‑акций и их эффективности
• Навыки Data Science: прогнозирование спроса, uplift промо
• Опыт внедрения единой легенды метрик

Что мы предлагаем:

• Официальное оформление по ТК РФ с первого рабочего дня
• График работы: понедельник-пятница, 10:00 — 19:00, формат работы готовы обсуждать индивидуально
• Сильную среду для роста - поддерживаем развитие, формируем доступ к актуальной профессиональной экспертизе
• Заботу о здоровье - ДМС
• Корпоративную скидку на продукцию компании
• Офис - современный и комфортный офис в районе м. Преображенская площадь(БЦ Прео 8, Преображенская пл., 8)
• Корпоративы (выездные и в офисе), лиги игр, различные клубы по интересам
• Команду, с которой можно реализовывать по-настоящему масштабные задачи
  
  Создавайте будущее игровой индустрии вместе с нами!

<iframe allow="autoplay; fullscreen; accelerometer; gyroscope; picture-in-picture; encrypted-media" frameborder="0" height="315" scrolling="no" src="https://runtime.strm.yandex.ru/player/video/vplvrjxixu4yqmlo2q7x?autoplay=1&amp;mute=1" width="560"></iframe>

Больше об аналитике и метриках Поиска — в видео от Лены, руководителя группы экосистемных исследований.

В Яндексе много разных поисков (квартиры, видео, афиша, врачи, услуги, товары и другие). Они различаются по технологиям, масштабу, качеству, но одно верно: сделать новый поиск — это большой инженерный и продуктовый проект. Мы радикально упрощаем эту задачу и создаём платформу, на которой поиски можно будет запускать или улучшать одним промптом.

Аналитическая команда внутри платформы отвечает за:
* формализацию продуктовых требований от заказчиков о том, как выглядит хорошее ранжирование;
* создание датасетов для валидации и обучения;
* эталонную разметку;
* разработку агентов-разметчиков;
* дизайн логов;
* офлайн- и онлайн-приёмку.

Главное отличие от обычной аналитической работы — мы делаем конвейер аналитики, а не улучшаем отдельные сервисы.

На каждом этапе мы придумываем универсальные критерии качества, которые будут работать сразу для сотен клиентов: как должны выглядеть хорошие датасеты; по каким признакам принимать работу агентов-разметчиков; как убедиться, что пользователи стали счастливее.

Датасеты

Вы будете придумывать, как агентам из логов любого сервиса собрать честный и воспроизводимый набор для оценки: что считать репрезентативным; как не потерять сложные случаи и как понять, что набор вообще способен различать хорошее ранжирование и плохое.

Разметка

Вам предстоит понять, как переводить продуктовый заказ в разметку и какими внешними знаниями должны обладать агенты для хорошей разметки. Кроме того, важно определить, как контролировать качество семантического слоя, из которого берутся эти знания, а также как обеспечить устойчивость разметки к внешним факторам.

Приёмка

Вам нужно будет определять, по каким признакам вообще можно принять новое ранжирование: какие офлайн-метрики предсказывают онлайн-эффект; как построить иерархию метрик для сервиса, который видишь впервые; как отличить настоящее улучшение от артефакта разметки; как извлекать идеи для будущих улучшений из реальных логов.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Уверенно пишете на Python и SQL
* Разбираетесь в алгоритмах и структурах данных
* Знаете математическую статистику и умеете проверять гипотезы
* Понимаете, почему важно всегда смотреть на данные

* Работали с поиском или рекомендациями
* Интересуетесь ML-аналитикой
* Знаете, как работать с кодинг-агентами
* Умеете общаться, ясно излагать мысли, понимать и учитывать мнение коллег, убеждать

Яндекс ID — это гораздо больше, чем форма для ввода логина и пароля на сервисах Яндекса. Мы разрабатываем множество экосистемных продуктов, связанных с хранением и обработкой данных миллионов пользователей как на внутренних сервисах Яндекса, так и на внешних сайтах и в приложениях.

Продуктовый подход

Вам предстоит выстраивать процессы продуктовой аналитики большого направления: это сбор и приоритизация бэклога, формирование средне- и долгосрочных целей аналитики на основе бизнес-фокуса и ответственность за результат. Общаться с большим количеством стейкхолдеров: менеджерами частей продукта, командами маркетинга, продаж и операций. Изучать идеи коллег, как улучшить продукт (приземление в конкретные аналитические задачи, оценка их влияния на бизнес).

Поиск точек роста конверсии в авторизацию

Конверсия в авторизацию — наша ключевая метрика. Мы постоянно исследуем её поведение на сервисах, сопровождаем запуски новых приложений, ищем точки роста и много экспериментируем.

Исследования авторизованных пользователей

Яндекс ID — это единый аккаунт, и мы постоянно увеличиваем его ценность для пользователя. Какие потребности пользователи пытаются закрыть с помощью Яндекс ID? Что можно им предложить, чтобы вырастить их ретеншен? Почему пользователи создают новые аккаунты, если у них уже есть старые? Вы будете вместе с нами искать ответы на эти вопросы.

* Руководили командой продуктовой аналитики: вам предстоит нанимать сильных аналитиков и развивать их
* Умеете формулировать продуктовые гипотезы и знаете, как их проверять
* Владеете основами математической статистики и понимаете теорию A/B-тестирования
* Умеете структурно думать о данных, писать качественный код на Python и запросы на SQL для обработки данных
* Имеете свою точку зрения, умеете её отстаивать и грамотно управлять ожиданиями коллег

Обязанности:

• Анализ внутренних показателей маркетплейсов;
• Работа с базами данных: написание запросов с помощью Power Querty, Power Pivot;
• Интегрирование данных из разных источников;
• Участие в автоматизации загрузки и обновления данных, контроль корректности и полноты данных;
• Работа с данными из 1С и личных кабинетов маркетплейсов: формирование выгрузки, объединение с данными маркетплейсов, контроль качества данных;
• Ведение отчетности о динамике расходов и эффективности использования рекламного бюджета маркетплейсов;
• Мониторинг конкурентов, анализ: категорий, товаров, цен, активностей;
• Сбор и анализ Unit - экономики;
• Разработка калькулятора для расчета количества товара для распределения по складам, расчета цен;
• Подготовка презентаций, отчетов, графиков, рекомендаций;
• Построение дашбордов и визуализация данных;
• Разработка комплексной модели ценообразования маркетплейсов и автоматизация данного процесса;

• Знание основных показателей продаж, принципов формирования аналитических показателей и отчетов, порядок ценообразования;
• Отличное знание Excel, сводные таблицы, VBA, BI системы;
• Опыт написания запросов с помощью Power Query, Power Pivot;
• Знание Python (Pandas, Matplotlib), интерес к ML технологии;
• Умение структурировать, систематизировать и интерпретировать данные и предлагать actionable insights;
• Аналитическое мышление, внимательность, умение видеть закономерности;

• Работа в крупной производственной компании (30 лет на рынке РФ);
• Перспективы для профессионального развития и карьерного роста;
• Официальное оформление по ТК РФ;
• График работы: 5/2 c 9-00 до 18-00 (ОФИС);
• Насыщенная корпоративная жизнь: тематические пятницы, экскурсии по Москве и на производство компании, квизы, настольные игры, ENGLISH CLUB и др.;
• Скидки на продукцию компании для сотрудников и новогодние подарки для детей;
• Комфортный офис в 5 минутах ходьбы от м.Сокол;

Чем предстоит заниматься:

• Обновление различной отчётности / создание отчётов;
• Анализ данных и подготовка аналитических отчётов;
• Взаимодействие с отделом продаж;
• Регулярные и своевременные обновления аналитических отчётов;
• Сбор, анализ и визуализация статистических данных по всем направлениям работы департамента;
• Разработка и поддержка процессов по розничным продажам;
• Администрирование встреч (назначать встречи, сбор со всех участников необходимые данные для встречи).

Для успеха на этой позиции потребуются:

• Опыт работы на позиции аналитика;
• Умение работать с большим объёмом информации;
• Базовый уровень знания SQL;
• Продвинутый пользователь Excel;
• Многозадачность.

Мы предлагаем:

• Работу в быстро развивающемся бренде надёжных и комфортных автомобилей;
• Возможность расти вместе с компанией: строить карьеру, развивать профессиональные навыки, формировать тренды в отрасли;
• Сильную команду профессионалов автобизнеса;
• Достойное вознаграждение: в компании действует развёрнутая система бонусов и премий за результаты;
• Скидки на приобретение автомобилей и их техническое обслуживание;
• Расширенный полис ДМС со стоматологией и психологом;
• Офис в бизнес-центре класса "А" рядом с м. Войковская (основной формат работы — оффлайн).

В команду Мониторинга рисков ККСБ требуется опытный профессионал в корпоративных рисках и аналитике данных. Мы ожидаем, что Вы будете управлять продуктом по автоматическому формированию планов мероприятий по выявленной проблемности, а также будете отвечать за создание и развитие системы управленческой BI отчетности. Также мы активно движемся к автономности в процессе мониторинга корпоративных рисков, и Вам предстоит поучаствовать в развитии и создании AI-агентов и автоматизированных систем.

Наш дружный коллектив окажет необходимую поддержку при переходе, чтобы Вы могли почувствовать себя уверенно в новой команде.

• управление продуктами: контроль и обеспечение выполнения ОКР и КР по продуктам, планирование и постановка задач, управление Agile командой (end-to-end)

• разработка и реализация аналитических и сводных отчетов по мониторингу портфеля ККСБ

• анализ данных, разработка текущих и предиктивных индикаторов по данным мониторинга кредитного качества контрагентов

• постановка задач на разработку агентов, внедрение агентов

• постановка задач техническим специалистам на автоматизацию и визуализацию.

• опыт управления продуктом и продуктовой командой

• опыт работы в DS/DA от 2-х лет

• продвинутые навыки анализа данных  SQL/Python

• опыт формирования аналитической отчетности

• образование в области финансов, банковского дела или в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики

• понимание корпоративных финансов и механизмов оценки кредитных корпоративных рисков

• навыки принятия решения в условиях неопределенности, многозадачности и развитое критическое мышление.

Будет плюсом:

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

• общее понимание современных ИИ-инструментов и их возможностей.

• комфортный современный офис м. Кутузовский пр.

• формат работы - офис

• ежегодный пересмотр зарплатыи годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы ищем ML-аналитика, который возьмёт на себя оценку качества продуктовых ИИ-функций и агентов. Такие решения уже появляются в Почте, Диске, Документах, Таблицах, Календаре, Телемосте и других сервисах Яндекс 360.

ИИ-функции ищут информацию, готовят документы, пересказывают встречи и выполняют действия через инструменты. Для каждого сценария нужно понимать, насколько хорошо он работает на реальных запросах и что меняется после обновления модели, промпта, агента или тулов.

Построение системы оценки качества моделей и агентов

Вам предстоит разработать и внедрить LLM-as-a-judge для автоматической оценки ответов моделей, а также построить eval-систему для оценки качества агентов. С её помощью команда будет проверять, насколько хорошо агенты решают пользовательские задачи и работают с тулами на каждом шаге.

Создание пайплайнов обработки данных

Вы будете работать с текстовыми и мультимодальными данными, создавая надёжные и эффективные пайплайны для сбора данных обучения и оценки. Ваша задача — автоматизировать процессы, чтобы данные были всегда актуальными и качественными.

Разработка end-to-end-метрик для агентов Яндекс 360

Вы поможете разработать систему офлайн-метрик для агентов Яндекс 360: определить критерии качества, построить пайплайны и подобрать данные для оценки.

Встраивание решений в продакшн

Созданные вами инструменты и метрики не должны оставаться в виде прототипов. Важной частью работы будет интеграция ваших решений в продовые процессы команды ML-разработчиков и аналитиков.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Уверенно работаете с Python и SQL, анализируете данные с помощью pandas или похожих инструментов
* Пишете поддерживаемый аналитический код и умеете доводить пайплайны до регулярной работы
* Хорошо знаете теорию вероятностей и математическую статистику
* Понимаете, как работают ML-модели и как оценивать их качество
* Умеете ставить эксперименты, собирать репрезентативные выборки и находить смещения в данных
* Можете связать качество модели с продуктовым сценарием и поведением пользователей
* Самостоятельно разбираетесь в новой области и умеете договориться с разработчиками и продуктовыми командами о критериях качества

* Оценивали LLM, RAG-системы или агентов, которые работают с инструментами
* Работали с экспертной или краудсорсинговой разметкой
* Проводили онлайн-эксперименты и анализ продуктовых метрик
* Знакомы с NLP или мультимодальными моделями
* Запускали новую аналитическую или ML-практику

Аналитик по ценообразованию отвечает за управление, оптимизацию, внедрение и контроль ценовой политики по различным бизнес-сегментам, включая Web, Mobile и Retail, а также продуктовым портфелям Core Offers, Standalone Products, eSIM и KSOS B2B.

В зоне ответственности специалиста — регулярные процессы ценообразования по закреплённым продуктовым портфелям: обеспечение корректности цен, их конкурентоспособности на рынке и эффективной реализации ценовых инициатив. В рамках роли предстоит тесно взаимодействовать с командами Product, Finance, BI, Retail, Digital, Marketplace и Sales (E-commerce и Retention), способствуя росту выручки, оптимизации маржинальности, соблюдению принципов ценовой политики и постоянному совершенствованию процессов ценообразования.

Чем предстоит заниматься:

• Участие в ежегодном пересмотре цен и процессах ежегодного изменения цен: анализ рынка, подготовка рекомендаций по ценообразованию, планирование, координация, контроль внедрения изменений и взаимодействие с заинтересованными сторонами.
• Управление ценообразованием eSIM, включая пересмотр цен, анализ стоимости услуг поставщиков, мониторинг цен конкурентов, анализ прибыльности, гармонизацию цен и участие в развитии инструментов автоматического мониторинга цен.
• Ведение квартальных пересмотров, планирования и оптимизации цен на Standalone Products во всех рынках.
• Поддержка процессов ценообразования для Core Offers (MIG, FL, NPF), Mobile, Retail и KSOS B2B: анализ цен, внедрение изменений и мониторинг результатов.
• Подготовка аналитики и рекомендаций по ценообразованию на основе рыночных трендов, цен конкурентов и анализа показателей эффективности с использованием дашбордов и специализированных инструментов.
• Проведение ad hoc анализов и расчётов влияния изменений цен на выручку, маржинальность и другие показатели для поддержки бизнес-решений.
• Координация и проверка изменений цен во всех коммерческих каналах, контроль корректности внедрения и исполнения.
• Поддержка и ведение дашбордов, отчётности, документации и инструментов ценового управления, включая процессы согласования в JIRA и KORM.
• Участие в развитии автоматизации и контрольных механизмов в ценообразовании, включая улучшение crawler-инструментов, валидацию данных, ценовые инструменты, контроль маржинальности, floor price и корректировки цен с учётом изменений валютных курсов.
• Взаимодействие с командами Product, Finance, Business Intelligence, Retail, Digital, Marketplace и Sales для согласования и реализации ценовых инициатив.

Что Вам необходимо для этого:

• Высшее образование в области экономики, финансов, бизнеса, аналитики данных или смежной области.
• Опыт работы в сфере ценообразования, управления выручкой, коммерческой аналитики или бизнес-аналитики.
• Сильные аналитические навыки и способность преобразовывать сложные данные в практические бизнес-рекомендации.
• Продвинутый уровень Excel: сводные таблицы, Lookups, Power Query, финансовый анализ.
• Опыт работы с BI-инструментами, OLAP-кубами, дашбордами и большими массивами данных.
• Сильные навыки коммуникации и взаимодействия со стейкхолдерами в международной среде.
• Внимательность к деталям и способность работать с несколькими задачами одновременно.
• Свободный английский язык — письменный и устный.

Ключевые компетенции:

• Аналитическое и data-driven мышление, развитые навыки решения задач и проактивный подход.
• Осознанность и внимательность к бизнес-контексту.
• Внимание к деталям.
• Управление взаимодействием со стейкхолдерами.
• Планирование и расстановка приоритетов.
• Ориентация на постоянное совершенствование процессов.

Мы Kaspi.kz - крупнейшая технологическая компания в Казахстане, миссия которой - улучшать людям жизнь. Ежемесячно нашим супер приложением пользуются более 14 млн казахстанцев.

Мы ищем продуктового аналитика в нашу команду.

Обязанности:

• Погрузиться в экосистему Kaspi Магазина – крупнейшего e-commerce РК;

• Проверять продуктовые гипотезы и готовить аналитику для поддержки принятия бизнес решений;

• Искать точки роста продаж, продуктов и сервисов Kaspi Магазина за счет анализа данных юридических лиц (продавцов), физических лиц (покупателей) и ассортимента (товаров, размещенных в Kaspi Магазине);

• Автоматизировать витрины данных, отчетность и расчеты бизнес-показателей;

• Разрабатывать детализированные дэшборды и data-продукты;

• Заниматься предиктивным анализом / сегментациями;

• Построение моделей для увеличения вовлеченности в продукты и сервисы Kaspi Магазина.

Требования:

• Опыт работы аналитиком 2 лет.

• Аналитический склад ума (навыки декомпозиции проблемы, умение выделять сегменты);

• Умение работать с событийной аналитикой, построение воронок продаж, оценки потенциала увеличения продаж ;

• Умение сегментировать клиентов, выделять поведение клиентов;

• Понимание основ статистики, коммерции и рынка товаров;

• Умение писать комплексные SQL запросы для извлечения данных (Select, Insert, Join, Group By, Having, оконные функции) ;

• Умение работать в MS Excel (сводные таблицы, отчеты и визуализация данных) ;

• Опыт работы в SAS Enterprise Guide, Enterprise Miner ; Условия:

• Развитие и карьерный рост;
• Возможность стать частью профессиональной дружной команды Kaspi;
• Офис в центре города (г. Алматы, Абая 26а);
• Обучение, тренинги и курсы за счет компании;
• Бесплатный тренажерный зал в офисе;
• Языковые курсы;
• Электронная библиотека - Kaspi Books и доступное приложение к нему;
• Chill-зона - уютный дворик, workout-площадка, также удобные скамейки и качели, для полной релаксации :)
• Отсутствие дресс-кода.

Команда штаба Блока «Управление благосостоянием» в поисках инициативного и внимательного к деталям Аналитика данных, умеющего презентовать результаты своего анализа разным аудиториям

• разработка аналитической отчетности по продуктам благосостояния

• внутренняя поддержка команды в части Run (обновление отчетности, контроль и запуск процедур)

• контроль процессов сборки оперативного совещания блока

• формирование и поддержка внутренних автоматизаций (разработка, доработка, поддержка)

• взаимодействием с бизнес-заказчиком (сбор информации).

• опыт проведения A/B-тестов и владение теоретической базой для их проведения (знание математической статистики и теории вероятностей)

• продвинутые навыки написания SQL-запросов (оконные функции, CTE, подзапросы)

• уверенное знание Python (поддержание внутренних автоматизаций, разработка новых, доработка и переработка старых) и Excel

• знание процессов код-ревью

• умение работать в режиме многозадачности

• интерес к современными практикам в части агентизации и автоматизации

• будет преимуществом: навыки работы с ИИ.

• официальное трудоустройство

• работа в крупнейшем банке России

• формат дохода: оклад + годовая премия

• комфортный офис по адресу: ул Поклонная, 3к1 (м. Кутузовская)

• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС и льготное страхование семьи

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Ищу Senior Product Analyst в команду, которая развивает крупный продукт в iGaming. Формат - полностью удалённый.

Открыта одна позиция, но готовы рассмотреть кандидатов с разным сильным фокусом:

🔹 Продуктовая аналитика: метрики, поведение пользователей, гипотезы, эксперименты и самостоятельное решение сложных задач.

🔹 Продуктовая аналитика + ML: крепкая продуктовая база и опыт решения ML-задач.

🔹 Продуктовая аналитика + BI: понимание продукта, работа с данными и поддержка дашбордов.

Особенно интересен опыт в gamedev, iGaming или betting. Если вы работали в другой индустрии, но глубоко понимаете продуктовые метрики и умеете превращать анализ в решения для команды, тоже буду рада познакомиться.

Ищу специалиста уровня Senior, ориентир от 4 лет опыта. Важнее количества лет ваша способность самостоятельно вести задачи и объяснять, как выводы из данных влияют на продукт.Название компании расскажу в процессе общения.

Если вам интересно, напишите мне в личные сообщения и коротко расскажите, с каким продуктом и задачами вы работали.

#hiring #productanalyst #analytics #gamedev #igaming #remote

Просмотр информации C2PA

• Проводить сегментный анализ эффективности подбора: воронки найма, time-to-fill, time-to-offer, стоимости закрытия вакансий, выхода на работу и текучести персонала

• Формировать и развивать регулярную управленческую отчетность и дашборды по подбору, автоматизировать сбор, обработку и визуализацию данных

• Консолидировать и анализировать данные из Е-Стафф, 1С, Excel, JIRA и BI-систем; контролировать качество и корректность данных

• Анализировать эффективность работы команд подбора и рекрутеров, выявлять узкие места в воронке, аномалии и лучшие практики, формировать предложения по повышению эффективности

• Участвовать в планировании и бюджетировании подбора: устанавливать KPI, проводить план-факт анализ стоимости найма, прогнозировать потребность в подборе

• Взаимодействовать с руководителями подбора, рекрутерами, HR-заказчиками и ИТ-командой: представлять результаты аналитики, формировать рекомендации и требования к развитию ATS и аналитических инструментов

• Высшее образование в области математики, статистики, экономики, IT, управления персоналом или бизнес-аналитики; опыт в HR-аналитике от 2 лет с фокусом на рекрутмент

• Глубокое знание Е-Стафф: настройка отчетов и выборок, выгрузка данных, понимание структуры данных и логики воронки «вакансия — кандидат — события»

• Уверенное владение BI-инструментами (Power BI, Tableau или DataLens) и опыт создания понятных управленческих дашбордов для бизнеса

• Знание SQL на уровне самостоятельного написания запросов (SELECT, JOIN, GROUP BY, фильтрация) для выгрузки и обработки данных

• Продвинутый уровень Excel (сводные таблицы, сложные формулы, Power Query); знание 1С и JIRA

• Понимание ключевых HR- и рекрутинговых метрик: воронка подбора, time-to-fill, качество найма, выход на работу и текучесть на испытательном сроке; опыт сегментного анализа данных будет преимуществом

ДЛЯ ВАС МЫ ПРЕДЛАГАЕМ

• Официальное трудоустройство: оформление с полным пакетом социальных гарантий, включая отпуск и больничные
• Комфортные кафе и столовые: уютные пространства для общения с коллегами за чашкой кофе, обсуждения совместных проектов и последних корпоративных новостей
• Уникальная атмосфера в команде: разнообразие поколений и культур, способствующее созданию вдохновляющей рабочей среды
• Инвестиции в ваше будущее: повышение компетенций и внедрение лучших мировых практик для вашего профессионального роста
• Возможность посещения бизнес-мероприятий: участие в мероприятиях, способствующих расширению профессиональных связей и знаний
• Корпоративные фитнес-услуги: на площадке корпорации доступны фитнес-залы, залы для занятий йогой, SPA-центры и массажные кабинеты с персональной скидкой для сотрудников
• Поддержка на этапе адаптации: вас будет сопровождать наставник и руководитель, которые помогут вам бережно интегрироваться в коллектив.

О компании:

Мы - федеральная технологическая компания, стоящая за одним из крупнейших цифровых проектов страны. Используя современные стеки, создаём и развиваем систему цифровой маркировки и прослеживания товаров в России и странах ЕАЭС - инфраструктуру нового поколения, где государство работает как платформа. Наши высоконагруженные ИТ-решения формируют цифровую копию отраслей, делают рынок прозрачнее, а бизнес - ответственнее. Система помогает искоренять нелегальную продукцию, защищает потребителей и обеспечивает доверие к каждому товару - от продуктов питания и лекарств до одежды, обуви и косметики. Уже более 1 100 000 компаний работают в системе, а миллионы людей ежедневно получают гарантию подлинности и качества товаров. Мы верим в технологии, которые делают экономику честной - и именно этим занимаемся каждый день.

Проектные команды играют важную роль в компании: сотрудники выступают связующим звеном между участниками товарооборота (производители, розничная торговля, оптовая торговля, HoReCa и т.д.) и нашей системой. Именно они помогают участникам оборота товаров внедрить маркировку в их процессы, взаимодействуют с отраслевыми ассоциациями, органами государственной власти, а также решают нестандартные задачи.

О команде:

Группа технических специалистов - это техподдержка всего отдела контроля качества данных. Другими словами это "техническая опора" в работе над качеством данных: сотрудники этой команды закрывают потребности трёх команд отдела, оказывая поддержку при работе с данными.

Мы делаем это через:

• автоматизацию проверок и контроля качества, чтобы команды тратили меньше времени на рутину и больше на анализ и решения;
• настройку инструментов под конкретные процессы: от простых правил валидации до сложных сценариев контроля;
• стандартизацию подходов: создаём библиотеки типовых проверок и шаблонов, которые можно быстро адаптировать под разные задачи.

Технологический стек:

Python, SQL, Excel, Git, API

Чем предстоит заниматься:

• Анализировать большие объёмы данных.
• Автоматизировать обработку, проверку и стандартизацию данных с помощью Python.
• Разрабатывать и поддерживать внутренние инструменты для работы с данными. Описывать и актуализировать правила, инструкции и регламенты.
• Формировать выборки и готовить регулярную и ad hoc аналитику с помощью SQL.
• Участвовать в подготовке технических заданий и требований на изменение структур и процессов работы с данными.
• Взаимодействовать с внутренними заказчиками, аналитиками и смежными командами.

• Высшее образование (желательно техническое, ИТ, экономическое)
• Уверенное знание SQL.
• Знание Python для обработки и анализа данных и автоматизации задач.
• Уверенное владение Excel.
• Умение работать с большими объемами информации: выгрузка, обработка, анализ, выводы
• Аналитическое мышление и внимание к деталям.
• Самостоятельность и умение разбираться в задачах при неполных вводных.
• Умение работать в режиме многозадачности, четкая расстановка приоритетов, тайм-менеджмент.
• Хорошие коммуникативные навыки.

Будет преимуществом:

• Опыт работы с качеством данных, мастер-данными или справочниками.
• Опыт автоматизации на Python.
• Опыт работы с API, загрузочными процессами или интеграциями между системами.
• Опыт работы с Git.

Возможности для развития

• Участие в митапах и конференциях: делимся знаниями и учимся у других.
• Внутренние корпоративные тренинги.
• Buddy-поддержка: путеводитель в корпоративную жизнь компании.

Заботимся о сотрудниках

• Здоровье: ДМС (включая стоматологию) после испытательного срока, 100% оплата больничных (до 10 рабочих дней в год), полис путешественника, корпоративные психологи.
• Материальная помощь в сложных жизненных ситуациях.
• Кафетерий льгот: не только на спорт и обучение, но и ИТ-сервисы, расширение ДМС для семьи.

Удобство и комфорт

• Оформление по ТК РФ в аккредитованной ИТ-компании.
• Работай удаленно из любой точки России, в гибридном формате или из офиса в центре Москвы/Петербурга (рядом с метро).
• Гибкое начало рабочего дня.
• Выдаем рабочую технику: ноутбук, монитор, гарнитура - всё для продуктивной работы.

Жизнь в компании

• Открытая культура общения.
• Спорт: футбол, волейбол, йога - вариантов много, выбирай или создай свое комьюнити!
• Воркшопы, праздники для детей, книжный клуб - скучно не будет.
• Стильный мерч, который хочется носить.
• Реферальная программа: приводи друзей и получай бонусы.

Если ты хочешь расти профессионально, работать с классными людьми и при этом чувствовать заботу - ждем в нашей команде!

Мы молодая команда, которая создаёт финтех- и social commerce-продукты. Мы используем экспертный опыт российского финтеха и адаптируем его под особенности разных стран.

Аналитика для нас — один из главных драйверов развития продукта. Мы плотно работаем с бизнесом, продуктом и разработкой: помогаем находить аномалии и точки роста, лучше понимать, что влияет на пользовательское поведение и долгосрочное удержание. Используем и классические аналитические подходы, и современные AI-инструменты.

В этой роли особенно важно иметь широкий кругозор и уметь тесно взаимодействовать с командами разработки и продукта. Мы ценим способность находить решения на стыке данных, бизнеса и пользовательского опыта.

Работа с BNPL-сервисами

Совместно с продуктовой командой вы будете проектировать аналитическую и дата-инфраструктуру, формировать качественные инсайты для продуктовых решений.

Анализ рекомендательных технологий и монетизации

Вам предстоит оценка эффективности алгоритмов рекомендаций и стратегий монетизации: построение метрик, анализ ключевых показателей и определение точек роста.

Анализ работы AI-агентов

Ваша задача — улучшать методологию оценки AI-агентов, исследовать пользовательский опыт взаимодействия с ними.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Окончили вуз по математической, естественно-научной или экономической специальности, знаете математику и основы статистики
* Уверенно владеете SQL и Python
* Имеете широкий кругозор в различных инструментах и бизнесах
* Коммуникабельны, проактивны, умеете работать в команде и хотите решать нестандартные задачи бизнеса
* Работали с ML
* Владеете английским языком на уровне Upper-Intermediate и выше

Чем предстоит заниматься:

Это роль-гибрид: вы будете одновременно AI-лидером (проработка гипотез, работа с подрядчиками) и Data Scientist'ом (модели, данные, ML).
🔬 1. Бизнес-гипотезы

• Взаимодействовать с бизнес-заказчиками (маркетинг, продажи, продукт, HR, логистика), выявлять точки применения AI
• Формулировать и тестировать гипотезы: «А что, если мы автоматизируем / предскажем / кластеризуем / порекомендуем вот это?»
• Проводить оценку эффективности гипотез (стоимость разработки vs выгода)

🤖 2. Работа с LLM и YandexGPT

• Развивать текущую интеграцию с LLM (Яндекс) — уже используем её, нужно масштабировать
• Проектировать RAG-решения (Retrieval-Augmented Generation) для ответов по корпоративным данным
• Разрабатывать AI-ассистентов для: Ad-hoc запросов по анализу данных - ответы на типичные вопросы по данным виесто формирования типовых дашбордов, внутренних процессов — поиск по документам, генерация отчётов, интерпретация показателей

📊 3. Data Science (модели и данные)

• Разрабатывать ML-модели (классификация, регрессия, кластеризация, прогнозирование временных рядов)
• Собирать и подготавливать данные для моделей из DWH и других корпоративных источников
• Проводить EDA, feature engineering, валидацию, A/B-тесты
• Подтверждать качество моделей — формальная метрика качества (business metrics, а не только ML-метрики)
• Документировать результаты (отчёты, презентации для стейкхолдеров)

🤝 4. Работа с подрядчиками и пилотами

• Искать на рынке внешние AI-решения, отвечающие запросам бизнеса
• Формировать ТЗ для подрядчиков, оценивать их компетенции
• Управлять пилотами: сроки, KPI, приёмка результатов
• Готовить фактуру для принятия решения: build (делаем сами) vs buy (покупаем готовое решение vs partner (берём подрядчика)
• Текущий пул: LLM-проекты с Яндексом; в планах — AI-ассистенты для данных, NLP-решения, Computer Vision (если есть потребность)

🛠️ 5. Интеграция и внедрение

• Доводить модели до продакшена — встраивать их в существующую DWH-инфраструктуру
• Писать ETL/ELT-пайплайны для ML (совместно с DWH-инженерами)
• Мониторить качество моделей в продуктивном контуре, настраивать автопереобучение
• Интегрировать AI-решения с текущими системами компании (CRM, BI, корпоративный портал)

Что мы ожидаем:

• Опыт работы со сложными запросами, оконными функциями, CTE, DWH (PostgreSQL / ClickHouse);
• Опыт работы с YandexGPT / GPT / Open-source LLM, понимание RAG, промпт-инжиниринг;
• Владеете базовыми навыками разработки;
• Имеете опыт ведения проектов от сбора требований, защиты идей перед стейкхолдерами до презентации результатов.

А также:

• Pandas, NumPy, Scikit-learn, FastAPI / Flask;
• Градиентный бустинг (CatBoost, XGBoost, LightGBM), линейные модели, кластеризация, метрики, валидация.
  

Со своей стороны мы предлагаем:

• Работу в одной из крупнейших международных компаний, с брендами, которые действительно любят;
• Конкурентоспособную заработную плату (по результатам собеседования), годовой бонус;
• Официальное трудоустройство, соблюдение Трудового Кодекса РФ;
• Оплачиваемый больничный до 100% оклада;
• Полис ДМС (расширенный со стоматологией), страхование жизни;
• Компенсацию питания;
• Сервис «Понимаю» - бесплатные консультации психологов, юристов, финансистов, специалистов по здоровому образу жизни;
• Пятидневную рабочую неделю (гибридный формат работы), пятница - сокращённый рабочий день (до 15:30);
• Офис в центре Москвы (7 минут от ст. м. Новослободская и Маяковская);
• Кофейные наборы в подарок каждый квартал;
• Лучший кофе в офисе :)

Привет! Софи - молодая IT-компания, которая автоматизирует поиск работы. От составления резюме, откликов на вакансии до приглашений на интервью и переписок с рекрутерами.

Какую боль мы решаем?
На одну Junior-вакансию откликается от 1500 до 3000 человек. Рекрутер просматривает только 40-50 откликов. Чтобы получить 2-3 приглашения, нужно делать 600-700 откликов, каждый занимает 5-15 минут.
Поэтому мы разработали Софи - ИИ-ассистента, который автоматизирует 80% рутины по поиску работы.

Кто в команде: 1 дизайнер, 1 разработчик, 1 саппорт, 1 маркетолог.

Ищем Middle аналитика данных, который выстроит работу с данными в компании и поможет команде принимать решения на цифрах, а не на ощущениях.

Задачи:

• Сбор, очистка и подготовка данных из разных источников: продукт, платежи, маркетинг.
• Построение витрин данных и регулярной отчетности.
• Разработка дашбордов для команды и руководства.
• Ad-hoc анализ по запросам продукта и маркетинга.
• Анализ пользовательского поведения, воронок и когорт.
• Расчет эффективности маркетинговых каналов и стоимости привлечения.
• Контроль качества и консистентности данных.

Стек (обязательно):

• Опыт работы аналитиком данных от 1,5 лет.
• Уверенный SQL: оконные функции, CTE, сложные джойны, оптимизация запросов.
• Python (pandas, numpy) для обработки и анализа данных.
• Опыт работы с BI-инструментами (DataLens / Metabase / Superset / Power BI или аналоги).
• Знание основ статистики.
• Умение делать выводы из данных и объяснять их простым языком.

Плюсом:

• Опыт работы в стартапе или небольшой продуктовой команде.
• Опыт работы с ClickHouse или PostgreSQL.
• Опыт построения ETL-процессов (Airflow или аналоги).
• Опыт работы с маркетинговой аналитикой и Яндекс Метрикой.
• Интерес к AI и автоматизации.

Мы предлагаем:

• Удаленка, гибкий график.
• Интересные задачи в области AI и автоматизации.
• Влияние на процессы и развитие продукта.

До встречи на собеседовании!

Сбербанк Страхование трансформирует процесс урегулирования убытков. Мы уходим от ручного сопровождения к полностью цифровым клиентским путям и интеллектуальной автоматизации. Ваша задача не просто проектировать, но и реализовывать «to be» процессы от гипотезы до продакшена.

Ищем аналитика с опытом в страховании для усиления действующей команды.

• Управление ожиданиями. Поиск неэффективных этапов процесса урегулирования, автоматизация и расчет эффективности. Защита предложенных решений.

• Data-driven анализ. Формирование метрик качества урегулирования, самостоятельный SQL-анализ для проверки гипотез.

• Участие в полном цикле: от идеи до приемки. Включая написание сценариев для тестирования нового функционала.

• Работа с DS-командой. Формулирование задач для моделей (классификация убытков, распознавание документов, чат-боты.

• Опыт работы в страховании от 3 лет;

• SQL на уровне уверенного middle: умение собирать витрины, окна, подзапросы. Сбор данных, проверка гипотез;

• Python: умение написать скрипт для предобработки данных/автоматизации;

• Excel: на уровне уверенного пользователя;

• Работа с требованиями: Jira и Confluence, умение сформулировать и принять задачу на доработку.

Преимущества (будет большим плюсом):

• Опыт работы в урегулировании убытков или UW;

• Понимание DS: Понимание принципов работы с ML и LLM;

• BI: Практические навыки работы с BI-инструментами и системами аналитики.

• Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Проспект мира);

• Льготные ипотечные условия кредитования;

• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ;

• ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

• Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

Центр компетенций бизнес-анализа и финансового планирования ищет специалиста по анализу данных. Тебе предстоит решать сложные, но интересные исследовательские задачи с целью поиска точек роста бизнеса Сбера.

Что нужно делать:

• проводить комплексные аналитические исследования и строить модели для выявления ключевых факторов влияния на бизнес-показатели

• анализировать большие объемы данных с использованием инструментов SQL, Python, Hadoop и Excel

• выявлять тренды и закономерности, готовить отчёты и визуализировать данные

• взаимодействовать с продуктовыми командами по вопросам разработки и внедрения аналитических решений

• участвовать в разработке и внедрении системы ad-hoc аналитики для территориальных руководителей

• защищать исследовательские выводы и рекомендации перед заинтересованными сторонами.

Мы ждём что у тебя:

• высшее образование в сфере финансов, экономики, математики или информационных технологий

• опыт работы (написание и оптимизация запросов, проектирование витрин и т.п.) на классических СУБД (Teradata, Oracle, MS SQL, MySQL, Postgre и т.п.)

• владение Excel на продвинутом уровне

• опыт работы на Hadoop (Hive/Impala) и/или Spark

• продвинутые знания и практический опыт работы с Python

• критическое мышление и способность эффективно интерпретировать данные

• умение структурировано представлять результаты анализа и делать выводы

• желателен опыт работы в финансовой или банковской сфере

• навыки применения ИИ в профессиональной деятельности (например, Гигачат, Кандинский)

Что мы предлагаем:

• конкурентоспособную зарплату и корпоративные бонусы

• работу 5/2, возможность формировать под себя и свои привычки рабочий график

• современный и комфортный офис в центре Нижнего Новгорода (ул. Костина), рядом с метро

• корпоративное обучение в виртуальной школе Сбера, регулярные внутренние митапы

• ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготное страхование для близких

• подписку Прайм с возможностью совместного использования на троих членов семьи

• гибкую скидку по ипотечному кредиту, равную ⅓ ключевой ставки Центробанка

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.