Стажер Аналитик данных (Data Analyst) [DataHouse, Big Data, МТС Веб Сервисы]

Центр управления данными (DataGov) развивает сервисы и практики управления данными для дата-специалистов, продуктовых команд и бизнес-пользователей.
В рамках направления Data Quality команда систематизирует практики управления качеством данных и внедряет их в процессы разработки продуктов и построения дата-пайплайнов. Отдельный фокус — автоматизация DQ-процессов с использованием Python, LLM и AI-агентов.

Задачи

- Контроль качества данных: обеспечение покрытия данных проверками качества (DQ-контролями) в соответствии с требованиями заказчиков;
- Сбор и анализ требований: взаимодействие с внутренними заказчиками, выявление потребностей и формализация требований к качеству данных;
- Разработка DQ-контролей: создание, настройка и сопровождение проверок качества данных во внутреннем инструменте компании;
- Аналитика и отчётность: сбор, систематизация и визуализация статистики по результатам проведённого анализа и работы DQ-контролей;
- Ad-hoc аналитика: выполнение разовых аналитических запросов для решения операционных задач, исследование данных и подготовка выводов

Требования

В том числе Студенты бакалавриата, специалитета или магистратуры;
SQL: написание запросов с использованием `SELECT`, `JOIN`, `GROUP BY`, `HAVING`, подзапросов и агрегатных функций;
- Excel: работа с таблицами, формулами и сводными таблицами;
- Основы работы с базами данных: понимание реляционной модели данных, структуры таблиц и связей между ними;
- Аналитические навыки: умение исследовать данные, выявлять аномалии, находить закономерности и формулировать выводы;
- Документирование требований: умение структурировать и описывать бизнес-требования, формировать понятные технические задания;
Будет преимуществом:
- Основы Data Quality: понимание основных характеристик качества данных;
- Grafana: базовые навыки работы с дашбордами, визуализации и мониторинга показателей, понимание принципов работы панелей, фильтров и запросов к источникам данных;
- Python: базовое знание языка, понимание основ обработки данных;
- BI-инструменты: опыт работы или знакомство с Power BI, Yandex DataLens, Tableau, Apache Superset или аналогичными инструментами визуализации и анализа данных;
- Продвинутый SQL: оконные функции, CTE, работа со сложными запросами;
- ETL/ELT: общее понимание процессов загрузки, преобразования и обработки данных;
- Git: базовые навыки работы с системой контроля версий.

Условия

Cобственную платформу MTS Ocean для получения ИТ-ресурсов, а это значит, что деплой, мониторинг, observability — не будут для тебя проблемой, ты сможешь сосредоточиться на фичах;
Профессиональные гильдии инженеров, где мы поддерживаем друг друга и помогаем стать лучше;
Внутреннюю площадку TechTalks для обмена опытом, дискуссий, развития навыков самопрезентации;
Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронную библиотеку.
А еще:
Прием врачей общей практики и массаж в офисе;
Мобильная связь за счет компании и льготные тарифы для близких;
Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети.

О компании

Частная компания, лидирующая в своей нише на рынке финансовых данных. Работаем на стыке больших данных и финансового сектора. Штат – около 400 человек, больше половины – ИТ-специалисты. Процессы быстрые, бюрократии минимум, решения принимаем оперативно.

О команде

Отдел анализа данных и отчетности. В команде ~10 аналитиков уровня Middle и Senior. Работаем с большими данными, строим отчетность для банков, участвуем в R&D, проектируем витрины данных.

Находимся в тесной связке с Data Science-командой, которая строит ML-модели, и с продуктовым департаментом – нашими основными заказчиками.

Основной стек: Greenplum, PostreSQL, Superset, Excel.

Чем предстоит заниматься

Мы ищем аналитика, который готов работать в одном из направлений нашей команды. В зависимости от твоего опыта и интересов это может быть:

Аналитика рыночных данных (Bench / B2C):

• Разработка и поддержание аналитических отчетов по рынку кредитования (Портфели, Винтажи, Заявки, Риски).
• B2C-аналитика: работа с реестрами клиентов и «отказниками», обогащение данными, выделение наименее рискованных сегментов для предложения кредитов.
• Проверка гипотез по антифроду, поиск аномалий и мошеннических паттернов.

Аналитика взыскания (коллекшн):

• Расчет эффективности взыскания на стадиях просрочки (Roll Rate, Recovery Rate).

• Оценка качества портфелей для продажи коллекторским агентствам.

• Развитие методологии отчетности по взысканию.

Ожидания от кандидата

Обязательно:

• Опыт работы в аналитике и отчетности от 3 лет.

• Опыт в банке/ МФО / МКК (понимание просрочек, риск-поведения заемщиков, кредитных продуктов).

• Сильный SQL: оконные функции, работа с дублями, понимание ключей и нормальных форм.

• Excel: сводные таблицы, ВПР, СУММЕСЛИ.

• Опыт работы с реляционными СУБД (здесь: Greenplum, PostgreSQL).

Будет плюсом:

• Python для автоматизации расчетов.

• BI-инструменты (Superset, Power BI, Tableau и др.).

• Понимание ETL и процесса построения витрин данных.

• Понимание ML-моделей.

Условия

• Данные, которых нет у других. Многолетняя база данных о финансовых предпочтениях и поведении миллионов людей. Твоя аналитика будет влиять на стратегии крупнейших банков.

• Работа без лишней бюрократии. Короткие спринты, задачи обсуждаем, а не согласовываем неделями. Если видишь, как можно улучшить отчет или найти новую закономерность – предлагаешь и делаешь.

• Реальное влияние на продукт. Твои расчеты и гипотезы помогают банкам выдавать кредиты, управлять рисками и не терять хороших заемщиков. Мы считаем финансовый эффект каждой гипотезы – ты видишь результат своей работы.

• Оклад (обсуждаем индивидуально, рынок) + годовой бонус. Оформление по ТК РФ.

• Компания входит в реестр аккредитованных ИТ-компаний.

• Полная удаленка по России или гибрид в Москве (станция метро в центре) – на твой выбор.

• Расширенный ДМС со стоматологией (с 1-го рабочего дня).

• Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит – 25 тыс. рублей в год).

• Дополнительные дни к отпуску (всего 31 день в году).

• Выдаем корпоративную технику (Windows, Lenovo ThinkPad).

Этапы отбора

1. Скрининг с рекрутером (30 минут) — обсуждаем опыт, мотивацию, ожидания.

2. Техническое собеседование (1 час) с руководителем:

• Устные вопросы на понимание SQL, реляционных БД, A/B-тестов.

• Лайвкодинг: 2 практические задачи на написание SQL-кода (подключение с ноутбука/компьютера).

Проверка документов (1-2 дня).

Оффер.

Если хочешь влиять на финансовый рынок, работать с уникальными данными и развиваться в сильной команде — откликайся!