сбер. it

Data Analyst в управление комплаенс

Мы - команда Аналитического управления Центра Комплаенс ищем нового Data Analyst (DA) со скилами Product Manager. Основной задачей Центра Комплаенс является выявление и пресечение схем легализации доходов, полученных преступным путем. Наша…

сбер. it · На сервисе с: 10.09.26 16:20

от 160k ₽РоссияСанкт-ПетербургОфис

Мы - команда Аналитического управления Центра Комплаенс ищем нового Data Analyst (DA) со скилами Product Manager. Основной задачей Центра Комплаенс является выявление и пресечение схем легализации доходов, полученных преступным путем. Наша команда Аналитического управления решает задачи поддерживающей аналитики. Новому DA предоставляется уникальная возможность поработать с действительно большими объемами данных и сделать значимый вклад в борьбу с мошенничеством в стране. Работать предстоит в уютном и профессиональном коллективе единомышленников под началом крутого наставника

Обязанности

  • анализ данных и организация проверки гипотез для решения бизнес задач
  • анализ доступных источников данных и информации в них, оценка качества
  • обработка, систематизация и структурирование материала для подготовки презентаций, связанных с большим объемом аналитической информации
  • подготовка и анализ управленческой отчетности рисков, выявление причин отклонения план/факт, сравнение данных по периодам, оценка динамики изменений
  • выдвигать продуктовые идеи и гипотезы, как простые, так и сложные, уметь их оценить (как потенциал, так и техническую сложность)
  • проводить A\B-эксперименты, анализировать результаты
  • сопровождать и совершенствовать действующие проекты

Выбор направления аналитики:

  1. Продуктовая аналитика. Аналитика для формирования критериев и алгоритмов выявления подозрительных операций (а-ля фрод-мониторинг). исследование банковских продуктов на предмет уязвимостей и просачивания подозрительных операций, разработка критериев отличия плохих клиентов от хороших
  2. Процессная аналитика. Аналитика процесса расследования подозрительных операций (сколько клиентов попалось, их типологии, различия исходов расследований, подбор критериев для возможностей сохранения клиентов), исследования для оптимизации процессов и поиск зон для автопроцедур
  3. HR-аналитика. Аналитика производительности сотрудников, проводящих расследования подозрительных операций, расчет нормативов их работы, определение их штатной численности, поиск инсайтов/исследование отставания сотрудников от плановых показателей, расчет эффектов от внедрения автопроцедур
  4. Аналитик-штабист. Свод управленческой отчетности, подсвечивание важных моментов/изменений, подготовка презентаций для топ-менеджмента, коммуникации с руководящим составом, контроль сроков исполнения задач, участие в целеполагании руководителей, информационная поддержка руководителя

Требования

  • высшее образование в области: финансы, банки, экономика или бухгалтерия
  • знание мат. статистики, теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа для работы с гипотезами и доверительными интервалами
  • владение Excel на уровне продвинутого пользователя
  • использование методов работы с данными Python
  • отличное знание SQL - Join`ы, агрегаты, группировки, вложенные запросы, индексы, хранимые процедуры, оконные функции для анализа малых и больших данных
  • опыт работы со сводными аналитическими таблицами и большими объемами сырых данных
  • умение анализировать архитектуру АС
  • использование инструментов Hadoop/Spark для работы с массивами данных
  • уверенный пользователь PowerPoint
  • инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

Личные качества:

  • высокие коммуникативные навыки: умение работать в команде, лёгкость, гибкость, умение найти подход и аргументированно доносить мысли
  • аналитическое мышление, умение систематизировать и синтезировать информацию
  • желание учиться и развиваться
  • внимательность, стрессоустойчивость, творческий подход к решению задач и высокая работоспособность
  • умение вести задачи зарождения идеи до практической реализации
  • проактивная позиция

Будет плюсом:

  • опыт работы в банковской сфере, опыт работы в сфере противодействия мошенничеству/AML
  • опыт работы в системной аналитике, опыт разработки витрин данных на стеке Hadoop/Hive/Spark
  • опыт автоматизации отчетности, знание принципов Agile, знание английского языка
  • опыт Product Manager

Условия

  • работа в команде 10 человек
  • интересные и амбициозные задачи с использованием современных технологий и актуальных подходов к разработке
  • реальная возможность профессионального и карьерного роста в команде увлеченных профессионалов и экспертов
  • уникальная система онлайн обучения Сбера для карьерного развития и роста
  • расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
  • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ, ;
  • программы материальной помощи и социальной поддержки, корпоративная пенсионная программа
  • белая зарплата: оклад и премии
  • трудоустройство согласно трудовому кодексу
  • офис: СПб, м. Нарвская, Старо-Петергофский проспект.

Похожие вакансии Аналитика данных

Соц.сети
Н

Product Analyst

Неизвестный работодательНа сервисе с: 24.09.26 19:54
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

Product Analyst

Местоположение: Весь мир
Формат работы: Удаленно
Опубликована: ••••••••

Требования:
• Опыт самостоятельной продуктовой аналитики: от бизнес-вопроса до вывода и рекомендации
• Уверенные SQL и Python для анализа, расчётов и проверки данных
• Прикладная статистика и полный цикл A/B-тестов: мощность, выборка, доверительные интервалы
• Событийная и транзакционная аналитика: пользователи, дубли, пропуски, временные окна

Контакт: ••••••••

•••••••• опубликована в ••••••••

hh.ru
diasoft

Аналитик данных

diasoftНа сервисе с: 24.09.26 18:36
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Основные задачи:

  • Анализировать источники данных: ERP-системы, API, базы данных, файлы, event-шины и Kafka;

  • Выявлять и формализовывать требования внутренних и внешних заказчиков к данным и аналитике;

  • Участвовать в проектировании аналитических витрин и моделей данных;

  • Описывать состав показателей, правила расчёта, связи между сущностями и требования к качеству данных;

  • Готовить SQL-прототипы, выборки и технические задания для команд Data Engineering;

  • Выполнять профилирование данных и анализ расхождений между источниками;

  • Участвовать в проверке полноты, актуальности, непротиворечивости и корректности данных;

  • Принимать участие в тестировании и валидации витрин, пайплайнов и интеграций;

  • Анализировать результаты обработки данных в Spark, Starrocks, Trino или аналогичных SQL-движках;

  • Поддерживать документацию по источникам, моделям, витринам и правилам трансформации;

  • Взаимодействовать с заказчиками, аналитиками, разработчиками, инженерами данных и архитекторами.

Обязательные требования:

  • Опыт работы дата-аналитиком, DWH-аналитиком, системным аналитиком или аналитиком витрин данных;

  • Уверенное знание SQL;

  • Опыт анализа данных из нескольких источников;

  • Понимание принципов построения DWH, Data Lake или Lakehouse;

  • Опыт работы с Apache Iceberg, Parquet и объектными S3-хранилищами;

  • Опыт работы с Apache Spark, Spark SQL или PySpark;

  • Знание Python для анализа и автоматизации;

  • Понимание слоёв данных, витрин, агрегатов и ETL/ELT-процессов;

  • Опыт подготовки требований, спецификаций или технических заданий;

  • Умение описывать правила расчёта показателей и преобразования данных;

  • Опыт профилирования и проверки качества данных;

  • Понимание принципов работы пакетных и потоковых загрузок;

  • Умение взаимодействовать с бизнес-заказчиками и техническими командами.

Будет преимуществом:

  • Опыт работы в банках, страховых, инвестиционных или других финансовых компаниях;

  • Опыт работы с Impala, Trino, Hive, Greenplum или аналогичными движками;

  • Опыт работы с API, event-шинами и потоковыми данными;

  • Опыт работы с Kubernetes на уровне понимания среды исполнения;

  • Знание инструментов визуализации данных;

  • Опыт работы с Data Quality, Data Governance или Data Catalog.


МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

  • Полную занятость, график работы 5/2. Гибкое начало рабочего дня.
  • Гибридный формат работы (не менее 1-го дня в неделю из офиса, 4 дня дистанционно) для городов: Москва, Санкт-Петербург, Ярославль, Чебоксары, Воронеж, Самара, Пермь, Уфа.
  • Оформление по ТК РФ, бессрочный трудовой договор.
Соц.сети
wooppay

Product Analyst

wooppayНа сервисе с: 24.09.26 17:55
Зарплата не указанаКазахстанКарагандаГибрид

Product Analyst Wooppay

Местоположение: Караганда
Формат работы: Гибрид
Опубликована: ••••••••

Требования:
• Опыт с SQL и продуктовой аналитикой
• Python (pandas/numpy)
• Понимание unit-экономики и финтех-метрик

Контакт: ••••••••

•••••••• опубликована в ••••••••

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.