Product Analyst (веб-аналитика, iGaming)

Мы строим мультиагентную систему для раннего выявления рисков в сегменте микро- и малого бизнеса - систему, где AI-агенты анализируют данные, находят сигналы ухудшения и помогают бизнесу принимать решения в режиме, близком к реальному времени.

Это не просто аналитика и не просто ML - это новая архитектура работы с рисками: от данных к автономным интерпретациям и рекомендациям.

Мы ищем дата-аналитика, который хочет работать на переднем крае: разрабатывать и обучать AI-агентов, собирать сложные пайплайны данных и участвовать в создании системы, которая масштабируется на весь портфель.

• разработка и внедрение AI-агентов на базе LLM (Python, LangChain, LangGraph)

• проектирование и внедрение мультиагентной платформы для обработки больших объемов данных о деятельности субъектов малого и микробизнеса

• создание механизмов автоматического мониторинга и выявления ранних признаков риска возникновения просроченной задолженности среди клиентов сегмента ММБ

• организация работы команды специалистов по разработке AI-решений: формирование требований, контроль качества выполнения проектов и своевременность исполнения задач

• разработка методологии и инструментов автоматизированного когортного анализа клиентского портфеля малого и микробизнеса

• подготовка прогнозных моделей, основанных на искусственном интеллекте, позволяющих своевременно реагировать на изменения состояния клиентской базы

• взаимодействие с профильными департаментами компании для согласования подходов к обработке данных и интеграции решений.

• высшее образование в области математики, статистики, экономики, информационных технологий или смежных областях

• опыт работы с различными LLM

• опыт разработки агентов

• 3+ года Python, опыт async-сервисов, знание современных библиотек Data Science (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow)

• глубокое знание SQL и оптимизации запросов

• опыт prompt-инжиниринга и настройки LLM-инференса

• глубокое понимание принципов построения мультиагентных систем и опыта их практического внедрения

• знание методик когортного анализа и умение строить прогнозы финансовых показателей портфелей малого и микробизнеса.

Будет преимуществом:

• опыт руководящей должности от двух лет в проектах, связанных с обработкой больших данных, построением аналитических моделей и управлением рисками

• понимание специфики сектора малого и микробизнеса в российских условиях, особенностей финансового поведения данной категории заемщиков

• наличие успешных кейсов разработки AI-продуктов и решений для кредитных организаций

• опыт реализации крупных интеграционных проектов в финансовой сфере

• навыки работы с зарубежными аналоговыми системами и технологиями в рамках международного сотрудничества.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская / Тульская

• офисный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

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

• 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.

Rambler&Co занимает первое место среди медиахолдингов России по объему аудитории цифровых ресурсов — свыше 45,2 млн человек ежемесячно (по данным Mediascope, Cross Web, 2023). В него входят «Лента.ру», «Газета.Ru», «Чемпионат», портал «Рамблер», «Афиша» и ряд других медиаактивов. Благодаря различной тематической принадлежности площадок холдинг покрывает почти весь спектр интересов и потребностей различных аудиторий.

Чем предстоит заниматься:

• Оценивать влияние рекомендательных алгоритмов на продуктовые и бизнес-метрики;
• Проектировать и анализировать A/B-тесты;
• Рассчитывать метрики и формулировать выводы по экспериментам;
• Разбираться, почему метрики изменились, и какие факторы на них повлияли;
• Проводить ad hoc и исследовательские анализы;
• Строить и развивать дашборды в Superset;
• Работать с большими объёмами данных;
• Самостоятельно готовить таблицы и витрины данных под аналитические задачи;
• Автоматизировать регулярные расчёты и исследования.

Что для нас важно:

• Опыт работы продуктовым/data аналитиком от 2х лет;
• Хороший SQL;
• Уверенный Python для анализа данных;
• Опыт работы с pandas/Jupyter;
• Понимание математической статистики;
• Уверенное знание методологии A/B-тестирования;
• Умение самостоятельно спроектировать эксперимент и корректно интерпретировать его результаты;
• Умение не просто считать метрики, а искать причины изменений;
• Опыт построения дашбордов;
• Интерес к рекомендательным системам, данным и исследовательским задачам.

Наш стек: Python, Jupyter, SQL, ClickHouse, Hive, PostgreSQL, PySpark, Superset.

Условия:

• Официальное трудоустройство;
• ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки;
• Современный офис (Даниловская мануфактура, м. Тульская), бесплатный спорт в собственном спортзале от «Лиги Героев»;
• Бесплатная подписка на сервисы партнеров;
• Полный день в офисе или гибридный график;
• Льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта;
• Насыщенная корпоративная жизнь.

Обязанности:

• Сбор, анализ и формализация требований от бизнес-заказчиков к аналитике и отчётности;
• Разработка, оптимизация и сопровождение BI-отчётов и дашбордов в Power BI;
• Проектирование и развитие витрин данных, показателей, сегментов и предагрегатов;
• Участие в проектировании и развитии архитектуры хранилища данных (DWH);
• Подготовка, обработка и анализ данных с использованием SQL;
• Работа с реляционными и нереляционными базами данных;
• Расчёт сложных аналитических показателей, поведенческих паттернов, вероятностей и прогнозов;
• Проведение статистического анализа и применение базовых методов машинного обучения при необходимости;
• Оптимизация производительности SQL-запросов и BI-отчётности;
• ​​​​​​​Поддержка и развитие существующих BI-решений, согласование методологии расчётов с бизнесом;

Требования:

• Уверенное владение Power BI (разработка отчетов, DAX, Power Query) от 3 лет;
• Отличное знание SQL (вложенные запросы, оконные функции, оптимизация запросов);
• Знание основ реляционных и нереляционных баз данных;
• Владение математической статистикой и теорией вероятностей;
• Навыки работы с Python (pandas, NumPy, matplotlib, Scikit-learn) будут плюсом;

Условия:

• Конкурентоспособную заработную плату;
• ДМС (добровольное медицинское страхование);
• Полный социальный пакет;
• Возможности профессионального развития и карьерного роста;