Бизнес аналитик/Дата аналитик (Regtech)

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:

• Управлять потоком обращений заказчиков – дочерних обществ за информацией из базы данных Бурения и ВСР, ведение реестра запросов.

• Приоритезировать сроки исполнения, баланс разовых запросов и регулярных продуктов.

• Проектное управление: декомпозиция задач, планирование, контроль сроков, гибкие методологии (Kanban / Scrum).

• Подготовка технических заданий для ИТ и взаимодействие с владельцами информационных систем.

• Разработка методик и регламентов: методики расчета показателей, рейтингов, правила заполнения данных.

• Работа с заказчиками.

  Работа с разными уровнями управления: корпоративный центр, дочерние общества, функциональные департаменты (аудит, диспетчерская служба, управление эффективностью).

• Выявление реальной потребности за формальным запросом.

• Подготовка материалов для руководства: презентации, аналитические записки, умение кратко донести вывод на основе данных.

• Аргументированно отстаивать результаты анализа, в том числе неудобные для заказчика.

ОЖИДАЕМ ОТ КАНДИДАТА:

• Высшее техническое образование в нефтегазовой сфере: бурение нефтяных и газовых скважин, разработка месторождений, нефтегазовое дело.
• Плюсом будет второе высшее или переподготовка по прикладной математике, анализу данных или экономике.
• Отраслевая экспертиза 5+ лет в бурении и строительстве скважин.
• Опыт работы в ВИНК или крупной нефтесервисной компании, знание корпоративных систем учета бурения.
• Опыт в Центре управления бурением (ЦУБ) или Центре мониторинга бурения в реальном времени.
• Знакомство с ИИ-решениями: LLM, ассистенты, предиктивные модели. Понимание, какие данные и какая зрелость процессов нужны для их внедрения.
• Опыт оценки экономического эффекта аналитических продуктов.
• Git и культура воспроизводимого кода.
• Технический английский для чтения статей (SPE, IADC) и документации.
• Публикации, выступления на отраслевых конференциях, участие в экспертных сообществах.
• Знание требований информационной безопасности и порядка доступа к корпоративным данным.

Личные качества:

• Системное и критическое мышление, недоверие к «красивым» цифрам без проверки.
• Инициатива: умение предлагать аналитику заранее, не дожидаясь запроса.
• Способность держать в голове одновременно производственный, экономический и технический контекст.
• Готовность к высокой нагрузке и параллельной работе над несколькими задачами.
• Умение обучать и объяснять сложное простым языком.
• Ориентация на результат: внедрение продукта в процесс, а не просто выполненный отчет.

Функциональные компетенции:

• Полный цикл строительства скважин: эксплуатационное бурение, ЗБС, заканчивание, освоение. Понимание ТКРС, КРС и ВСР.
• Технологии: КНБК, ВЗД и РУС, подбор долот и анализ их отработки; буровые растворы, крепление и цементирование; ННБ и расчет траекторий.
• Опыт работы на буровой (супервайзер, технолог, инженер по бурению) или в сопровождении бурения в ЦУБ.
• Классификация и учет НПВ, аварий, осложнений и ГНВП. Умение проводить расследования и отделять причины от последствий.
• Суточная отчетность и системы мониторинга бурения: суточные рапорты, данные ГТИ, телеметрия, учет проходки и времени по операциям.
• Ключевые показатели строительства скважин: коммерческая и механическая скорость, ПВ/НПВ, цикл строительства, плановые и фактические сроки, методика расчета KPI.
• Экономика строительства скважин: сметы, ТЭП, стоимость метра проходки, оценка эффекта от оптимизации конструкций (ОДС) и технологий.
• Работа с подрядчиками: договорные модели, бенчмаркинг и рейтингование, оценка качества услуг.
• Понимание связки геологии, траектории и бурения: геологические разрезы, проблемные интервалы, зоны осложнений.
• Знание нормативной базы: ФНП «Правила безопасности в нефтяной и газовой промышленности», корпоративные регламенты и стандарты на строительство скважин.
• Опыт проведения ОПИ новых технологий и оценки их результатов.

Работа с данными:

• SQL на продвинутом уровне: сложные соединения, оконные функции, CTE, оптимизация запросов на больших объемах.
• Опыт работы с корпоративными хранилищами (Greenplum / PostgreSQL, ClickHouse / ADQM) и понимание архитектуры DWH: слои, витрины, справочники, связи сущностей.
• Умение сводить кросс-функциональные данные (бурение, геология, траектории, экономика) и строить сквозные ключи по скважинам и стволам.
• Опыт работы с качеством данных:
• разработка правил заполнения и автоматических проверок;
• выявление дублей, некорректных глубин и наименований стволов;
• мониторинг полноты данных.
• Понимание ETL и процессов загрузки, умение ставить задачи дата-инженерам.

BI и визуализация:

• Опыт создания дашбордов от прототипа до промышленной эксплуатации в Qlik Sense, Pix BI или Power BI.
• Qlik Sense: скрипты загрузки и модели данных, Set Analysis. Power BI: DAX.
• Принципы проектирования отчетности: под аудиторию, иерархия метрик, drill-down, автоматические рассылки.

Аналитика и Data Science:

• Python (pandas, numpy, scipy, matplotlib / plotly) и Jupyter Notebook.
• Прикладная статистика: описательная статистика, распределения и выбросы, проверка гипотез, корреляционный и регрессионный анализ.
• Методы поиска аналогов: метрики сходства, кластеризация, нормализация показателей.
• Основы машинного обучения (scikit-learn): постановка задачи, отбор признаков, валидация, интерпретация модели.
• Опыт разработки алгоритмов на производственных данных, например расчет длительности операций, поиск лучших практик, оценка потенциала сокращения сроков.
• Умение переводить производственный вопрос в аналитическую задачу и обратно, в понятный инженерам вывод.

УСЛОВИЯ:

• ​​​​​​​Работа в офисе в г. Санкт-Петербург.
• 5-дневная рабочая неделя.
• ДМС программа, социальные льготы.
• Корпоративное обучение и развитие.
• Перспектива профессионального роста.
• Бессрочный трудовой договор.

Ищем продуктового аналитика в контентный блок Одноклассников для улучшения опыта взаимодействия с контентом в соцсети как пользователей, так и авторов.

Вас ждёт большое количество discovery-задач, поиска гипотез и их подтверждения. Работа продуктового аналитика в нашей команде влияет не только на взаимодействие пользователей и авторов с контентом, но и на другие проекты внутри Одноклассников: рекомендательную систему, внедрение и настройку инструментов контентной платформы.

Задачи

• Выстраивание системы метрик для оценки успеха проекта
• Проведение исследований для проверки продуктовых гипотез
• Проактивная поставка гипотез для продуктовой команды
• Дизайн и проведение A/B-тестов
• Подготовка аналитических отчётов для разных уровней топ-менеджмента
• Ad hoc запросы для внутренних и внешних партнёров и заказчиков

Требования

• Успешные кейсы по оптимизации продукта на основе данных
• Опыт проведения A/B-тестов
• Глубокое понимание продуктовых метрик и их взаимосвязи
• Опыт проведения A/B-тестирования (дизайн экспериментов, оценка результатов)
• Умение работать со статистическими данными и делать обоснованные выводы
• Способность структурировать информацию и представлять результаты анализа
• Продвинутый SQL (сложные запросы, оконные функции, CTE)
• Python (Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib/Seaborn)
• Опыт работы с BI-инструментами (Superset, Tableau или аналоги)
• Базовые знания статистики и математического анализа
• Аналитическое мышление и внимание к деталям
• Умение работать с большими объёмами информации
• Способность чётко формулировать гипотезы и проверять их
• Навыки эффективной коммуникации и презентации результатов
• Проактивность и инициативность в решении задач

Будет плюсом

• Знание методов машинного обучения
• Опыт работы со стеком больших данных Яндекса (YT/YQL/SPYT/CHYT)

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.