СБЕР

Аналитик данных (Риски корпоративно-инвестиционного бизнеса)

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 врем…

СБЕР

Зарплата не указанаРоссияМосква

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.

В чем будет заключаться ваша магия: на вашей стороне превращение бизнес-задачи в проверенный прототип агента и готовую к разработке спецификацию. Вы собираете экспертизу, выстраиваете методологию, находите данные и описываете, что агент получает на вход и что отдаёт на выход. Код агента пишет разработчик, данные подводят дата-инженеры — вы отвечаете за то, чтобы агент делал правильную вещь на правильных данных.

  • постановка задачи на агента: цель, бизнес-заказчик, потребители результата, критерии успеха

  • организация работы с экспертами (напр. кредитные риски, андеррайтинг, мониторинг, работа с проблемной задолженностью): интервью, воркшопы, формализация экспертной логики принятия решений

  • анализ внутрибанковских процессов, с которыми связан агент и точек использования его результата

  • разработка методологии агента: признаки, правила, пороги, зависимости; разделение логики на детерминированную (расчёты и правила) и недетерминированную (интерпретация и выводы LLM)

  • поиск и верификация источников данных: витрины, таблицы, поля, глубина истории, частота обновления, качество; маппинг до уровня конкретного атрибута

  • прототипирование агента: сборка рабочего прототипа (Python, Jupyter, вызовы LLM) на выбранных данных и методологии

  • тестирование прототипа на лаб-контуре: проверка корректности и полноты выбранных данных, проверка того, что результат агента устраивает экспертов и отвечает запланированным целям; доработка методологии по итогам

  • описание контракта агента: состав и формат входа и выхода, место агента в мультиагентной системе и взаимодействие с другими агентами

  • подготовка эталонных кейсов клиентов с ожидаемым результатом для тестирования и приёмки агента

  • передача разработчику и дата-инженерам спецификации вместе с проверенным прототипом, сопровождение разработки, приёмка результата вместе с экспертами

  • оценка качества работы агента после запуска, сбор обратной связи, доработка и версионирование методологии

  • ведение базы знаний по агентам: методологии, источники данных, результаты тестов прототипов, принятые решения.

  • 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 и системами и технологиями в рамках международного сотрудничества.

  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

  • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

  • корпоративный спортзал и зоны отдыха

  • уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития

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

  • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

  • скидки на продукты компаний-партнеров

  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Эта вакансия также есть на:hh.ru

Похожие вакансии Аналитика данных

hh.ru
skillstaff

Data-аналитик CRM / промо (e-commerce)

skillstaff
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид
Мы в поисках Data-аналитика на проект крупного ритейлера — CRM-аналитика и промо-кампании.
Срок привлечения специалиста: до 30.09.2027
График работы: гибридный формат.

Чем предстоит заниматься:

  • Участвовать в анализе триггерных кампаний и пилотов — от дизайна и настройки в CRM-системе до оценки результатов A/B-тестов.
  • Обеспечивать корректную логику исключений, выделять контрольные группы и проводить техническую валидацию запуска кампаний.
  • Разрабатывать и согласовывать метрики и подходы к оценке эффективности (бизнес- и продуктовые метрики).
  • Оценивать влияние кампаний на продажи и маржу с учётом всей воронки коммуникаций (доставляемость, кликабельность, конверсия); выявлять точки роста на основе сравнения контрольных групп и результатов тестов.
  • Формировать гипотезы и рекомендации по изменению механик, креативов и сегментации на основе данных.
  • Проводить план-факт и ad-hoc аналитику, строить кратко- и среднесрочные прогнозы.
  • Автоматизировать отчётность по триггерным кампаниям и пилотам.
  • Формировать технические требования для доработки CRM-системы, необходимые для запуска новых пилотов и проведения сложных A/B-тестов.

Для нас важно:

  • Релевантный опыт работы в CRM-аналитике от 5 лет (в ритейле, e-commerce).
  • Уверенное владение Python и экспертный уровень SQL.
  • Опыт работы с аналитическими системами Яндекс Метрика, AppsFlyer, App Metrica.
  • Опыт работы с базами данных PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse.
  • Глубокое понимание аналитики CRM-коммуникаций и промо-кампаний.
  • Навык анализа временных рядов, построения когортных отчётов, оценки эффекта по схеме pre / promo / post, работы с контрольными группами.
  • Опыт проведения А/Б тестов.
  • Высшее образование (математическое / техническое).
  • Аналитический склад ума, желание разбираться в новом, решать нестандартные задачи, умение находить общий язык с людьми, внимательность.

Главный принцип SkillStaff - Выбирай!

  • ЭКСПЕРТИЗА. Делай выбор в пользу проектов с разным уровнем сложности и экспертных команд, где можно работать с лучшими специалистами и обмениваться опытом.
  • РАЗНООБРАЗИЕ ПРОЕКТОВ. Выбирай из сотен компаний и проектов то, что интересно и полезно для твоего роста. SkillStaff помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса.
  • КОМФОРТ. Создавай идеальные условия для своей работы.
hh.ru
skillstaff
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид
Мы в поисках Data-аналитика на проект крупного ритейлера — команда онлайн-маркетинга.
Срок привлечения специалиста: до 30.09.2027
График работы: гибридный формат.

Чем предстоит заниматься:

  • Анализировать бизнес-требования и формализовывать технические задания для команды data engineering по созданию и поддержке ETL-пайплайнов.
  • Контролировать качество данных, валидировать результаты работы инженеров, обеспечивать корректность и полноту информации.
  • Мониторить отчётность: выявлять аномалии, анализировать причины отклонений, проверять гипотезы и формировать выводы на основе данных.
  • Разрабатывать и поддерживать автоматизированные дашборды и отчёты по ключевым метрикам продукта/бизнеса.
  • Проводить AdHoc-исследования по запросам команды маркетинга для поддержки операционных и стратегических решений.
  • Проектировать и аналитически сопровождать A/B-тесты для оценки эффективности маркетинговых инициатив.

Для нас важно:

  • Релевантный опыт работы от 5 лет.
  • Глубокое владение Python для работы с данными и его библиотеками для анализа данных.
  • Продвинутое знание SQL: проектирование сложных запросов и оптимизация их производительности.
  • Аналитический склад ума, самостоятельность и проактивность.
  • Умение декомпозировать сложную бизнес-проблему на измеримые задачи.
  • Гибкость, умение выявлять бизнес-потребности и собирать/уточнять требования у бизнес-заказчиков.

Главный принцип SkillStaff - Выбирай!

  • ЭКСПЕРТИЗА. Делай выбор в пользу проектов с разным уровнем сложности и экспертных команд, где можно работать с лучшими специалистами и обмениваться опытом.
  • РАЗНООБРАЗИЕ ПРОЕКТОВ. Выбирай из сотен компаний и проектов то, что интересно и полезно для твоего роста. SkillStaff помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса.
  • КОМФОРТ. Создавай идеальные условия для своей работы.
hh.ru
okko

Аналитик данных (Аналитика бизнеса)

okkoАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Обязанности:

  • Решать исследовательские и аналитические задачи для бизнеса;
  • Разрабатывать и проверять методологии расчётов;
  • Анализировать подписочные, финансовые и продуктовые метрики;
  • Работать с задачами, где важно не только посчитать цифры, но и понять, какая логика за ними стоит;
  • Собирать и обрабатывать данные с помощью SQL и Python;
  • Автоматизировать регулярные расчёты и аналитические процессы;
  • Выстраивать понятную логику расчётов для внутренних бизнес-задач;
  • Готовить выводы и объяснять результаты стейкхолдерам;
  • Взаимодействовать с BI-командой по отчётам и визуализации данных.

Требования:

  • Опыт работы в аналитике данных/продуктовой аналитике от 3-х лет;
  • Уверенное владение SQL;
  • Опыт работы с Python для анализа данных и автоматизации;
  • Умение самостоятельно проводить исследования: от постановки вопроса до выводов;
  • Хорошая логика, внимательность к деталям и математическое мышление;
  • Умение работать с неоднозначными задачами, где нет готового шаблона решения;
  • Способность объяснять результаты анализа понятным языком.

Будет плюсом:

  • Опыт в подписочных продуктах, digital, медиа, e-commerce, финтехе или других data-driven продуктах;
  • Опыт автоматизации расчётов и построения DAG-процессов;
  • Опыт исследовательской аналитики, факторного анализа, сегментации или моделирования.

Условия:

  • Необходимое оборудование и софт для работы;
  • Официальное трудоустройство;

  • ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки;

  • Льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта;

  • Бесплатная подписка на сервисы партнеров;
  • Корпоративный спорт;
  • Насыщенная корпоративная жизнь;
  • Электронная библиотека издательства МИФ, в которую входят почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам.

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