Аналитик данных

Мы исследовательское подразделение, которое отвечает в Сбере за «человека»: поведение, психология, тренды, изменения, особенности восприятия и мышления. Мы работаем со всей экосистемой, помогаем улучшать клиентский опыт, самочувствие и эффективность сотрудников, качество интерфейсов, метрики продукта, маркетинга и формировать стратегию. В нынешних реалиях высокой неопределенности наша работа особенно актуальна.

Наша команда реализует поставленные задачи с помощью поведенческих исследований – качественных, количественных, аналитических с использованием больших данных. Под последний тип исследований мы ищем лида направления.

Мы ищем человека, который имеет большой опыт в анализе данных, глубокий интерес к поведенческой аналитике и которому хочется делать нестандартные исследовательские проекты для топ-команды Сбера.

Нам нужен человек, которому интересно на большом массиве информации находить интересные связи и генерить гипотезы о контексте и поведении клиента. Человек, к которому можно прийти с запросом на интерпретацию того или иного явления в данных, генерацию гипотез по определению нужного параметра или формирование расширенной аналитики по продукту или поведению клиента за требуемый период в связке с новостным контекстом / выпуском продуктов Банка.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в мессенджере, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Задачи:

• разобраться в предметной области и методологии психотипирования, принятой в Лаборатории
• проверять гипотезы (совместно с методологами лаборатории), визуализировать результат
• выявлять и визуализировать аномалии/экстремумы/особенности данных
• получение, подготовка и очистка дата-сета для исследования
• документирование разрабатываемых решений (На уровне хранения знаний для синхронизации DS команды)
• взаимодействовать с командой, предлагать идеи по развитию проектов.

Требования:

• опыт работы в роли исследователя в данных от 2х лет
• знание SQL, Postgres, Python (Pandas, Numpy + Scipy, Matplotlib и т.д.) или R для анализа данных и визуализации
• владение и умение разрабатывать мультиагентные системы, навыки работы с LLM: промптинг, пайплайны, контроль качества выводов
• опыт статистической обработки результатов AB-тестов, анализа веб-аналитики
• опыт работы с системами событийной аналитики
• понимание BI-систем
• коммуникативные и аналитические навыки
• умение и желание полноценно разобраться в задаче, задавать вопросы, предлагать свои решения
• умение презентовать результат своей работы для разных целевых аудиторий: коллеги, миддл-менеджмент, топ-менеджмент. Простым языком – способность делать “читаемые” презентации с достаточным количеством, но не переизбыткоминформации.

Будет плюсом:

• опыт работы с реляционными и неструктурированными СУБД: Oracle, MS SQL, Teradata
• знания в области математической статистики и машинного обучения
• нзание стека Hadoop/Hive/Spark и опыт работы с большими объемами данных.

Наш технологический стек:

• Core / Data: Python, pandas, NumPy, PySpark, SQL, Jupyter
• Big Data & Infra: Spark, HDFS, Hive/Spark SQL, Parquet, bash/CLI; оптимизация PySpark (lazy evaluation, кэширование, партиционирование, broadcast join)
• ML: scikit-learn, CatBoost, XGBoost, Spark MLlib; классификация, сегментация/кластеризация
• оценка & интерпретация: метрики качества, feature importance, SHAP; matplotlib/seaborn для визуализации
• LLM (по желанию / в перспективе): API (OpenAI и аналоги), локальные модели (Llama, Mistral), HuggingFace Transformers, промптинг и разметка данных.

Условия:

• комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская
• офисный формат работы: 5/2 с 10 до 19
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• 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
• 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.

Обязанности

• Анализировать бизнес-задачи, проверять данные и предлагать обоснованные решения.
• Обрабатывать и анализировать данные с помощью SQL и Python.
• Создавать аналитические, финансовые и продуктовые модели.
• Участвовать в построении витрин и организации потоков данных.
• Подбирать и применять ИИ-инструменты под конкретные задачи, оценивать качество результатов.
• Доводить решения от постановки задачи до внедрения, объяснять результаты бизнесу и предлагать улучшения.

Требования

• Уверенное владение SQL и Python для анализа и обработки данных, опыт работы с реляционными базами данных.
• Понимание архитектуры DWH, принципов построения витрин и организации потоков данных.
• Понимание принципов работы ИИ-моделей, их возможностей, ограничений и способов оценки качества результатов.
• Опыт создания аналитических, финансовых или продуктовых моделей.
• Опыт решения бизнес-задач от постановки вопроса и проверки данных до внедрения.

Будет преимуществом

• Опыт работы с OpenAI API, Claude, Gemini, YandexGPT или другими LLM.
• Опыт построения RAG-систем и работы с векторными БД: Qdrant, pgvector или аналогами.
• Опыт разработки AI-агентов с использованием LangChain, LangGraph или аналогичных инструментов.
• Опыт работы с Yandex Cloud и DataLens.