сбер

Аналитик данных (SQL, Big Data)

Команда в блоке рисков розничного бизнеса. Мы занимаемся расчетом долговой нагрузки клиентов. В команде 8 человек.

сбер · На сервисе с: 16.06.26 18:39

↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаРоссияМосква

Команда в блоке рисков розничного бизнеса. Мы занимаемся расчетом долговой нагрузки клиентов. В команде 8 человек.

  • проверка гипотез на исторических данных (ретроспективный анализ по оценке эффекта от вносимых изменений)

  • Ad-hoc аналитика: оперативная подготовка выгрузок и исследований для принятия решений

  • анализ источников и хранилищ данных для последующей сборки витрин

  • проверка качества данных и зависимых от них метрик (целостность, полнота, консистентность)

  • активное взаимодействие с аналитиками/дата-инженерами других команд в рамках Agile-процессов.

  • опыт работы в банке в роли аналитика данных

  • уверенное владение SQL: Написание сложных запросов (глубокое понимание всех видов JOIN, группировок, агрегатных и оконных функций, CTE, UDF). Оптимизация производительности запросов для работы с большими таблицами и понимание планов выполнения (Explain Plan).

  • опыт работы со стеком Big Data & DWH: Apache Spark - навыки обработки структурированных и полуструктурированных (JSON/XML) данных с помощью Spark SQL или PySpark в экосистеме Hadoop. Greenplum - опыт работы с MPP-системами (распределенное хранение, партиционирование, индексы).

  • применение Data-Driven подхода: Системное мышление и умение видеть бизнес-процесс за цифрами. Декомпозиция сложного бизнес-запроса на конкретные проверяемые гипотезы и технические задачи. Проверка полученного результат на адекватность.

  • базовые знания Python.

  • базовые навыки работы с Jira и Confluence.

  • умение применять современные инструменты анализа данных и машинного обучения (ChatGPT/DeepSeek/GigaChat) для повышения эффективности своей работы

Будет плюсом:

  • навыки создания и автоматизации BI-дашбордов.

  • опыт работы с Apache Calcite.

  • опыт работы с Git (GitHub/BitBucket).

  • навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимущество

  • опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов

  • инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

  • офисный формат работы

  • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)

  • 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.

Похожие вакансии Аналитика данных

Соц.сети
Н

Product Analyst

Неизвестный работодательНа сервисе с: 24.09.26 19:54
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

Product Analyst

Местоположение: Весь мир
Формат работы: Удаленно
Опубликована: ••••••••

Требования:
• Опыт самостоятельной продуктовой аналитики: от бизнес-вопроса до вывода и рекомендации
• Уверенные SQL и Python для анализа, расчётов и проверки данных
• Прикладная статистика и полный цикл A/B-тестов: мощность, выборка, доверительные интервалы
• Событийная и транзакционная аналитика: пользователи, дубли, пропуски, временные окна

Контакт: ••••••••

•••••••• опубликована в ••••••••

hh.ru
diasoft

Аналитик данных

diasoftНа сервисе с: 24.09.26 18:36
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Основные задачи:

  • Анализировать источники данных: ERP-системы, API, базы данных, файлы, event-шины и Kafka;

  • Выявлять и формализовывать требования внутренних и внешних заказчиков к данным и аналитике;

  • Участвовать в проектировании аналитических витрин и моделей данных;

  • Описывать состав показателей, правила расчёта, связи между сущностями и требования к качеству данных;

  • Готовить SQL-прототипы, выборки и технические задания для команд Data Engineering;

  • Выполнять профилирование данных и анализ расхождений между источниками;

  • Участвовать в проверке полноты, актуальности, непротиворечивости и корректности данных;

  • Принимать участие в тестировании и валидации витрин, пайплайнов и интеграций;

  • Анализировать результаты обработки данных в Spark, Starrocks, Trino или аналогичных SQL-движках;

  • Поддерживать документацию по источникам, моделям, витринам и правилам трансформации;

  • Взаимодействовать с заказчиками, аналитиками, разработчиками, инженерами данных и архитекторами.

Обязательные требования:

  • Опыт работы дата-аналитиком, DWH-аналитиком, системным аналитиком или аналитиком витрин данных;

  • Уверенное знание SQL;

  • Опыт анализа данных из нескольких источников;

  • Понимание принципов построения DWH, Data Lake или Lakehouse;

  • Опыт работы с Apache Iceberg, Parquet и объектными S3-хранилищами;

  • Опыт работы с Apache Spark, Spark SQL или PySpark;

  • Знание Python для анализа и автоматизации;

  • Понимание слоёв данных, витрин, агрегатов и ETL/ELT-процессов;

  • Опыт подготовки требований, спецификаций или технических заданий;

  • Умение описывать правила расчёта показателей и преобразования данных;

  • Опыт профилирования и проверки качества данных;

  • Понимание принципов работы пакетных и потоковых загрузок;

  • Умение взаимодействовать с бизнес-заказчиками и техническими командами.

Будет преимуществом:

  • Опыт работы в банках, страховых, инвестиционных или других финансовых компаниях;

  • Опыт работы с Impala, Trino, Hive, Greenplum или аналогичными движками;

  • Опыт работы с API, event-шинами и потоковыми данными;

  • Опыт работы с Kubernetes на уровне понимания среды исполнения;

  • Знание инструментов визуализации данных;

  • Опыт работы с Data Quality, Data Governance или Data Catalog.


МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

  • Полную занятость, график работы 5/2. Гибкое начало рабочего дня.
  • Гибридный формат работы (не менее 1-го дня в неделю из офиса, 4 дня дистанционно) для городов: Москва, Санкт-Петербург, Ярославль, Чебоксары, Воронеж, Самара, Пермь, Уфа.
  • Оформление по ТК РФ, бессрочный трудовой договор.
Соц.сети
wooppay

Product Analyst

wooppayНа сервисе с: 24.09.26 17:55
Зарплата не указанаКазахстанКарагандаГибрид

Product Analyst Wooppay

Местоположение: Караганда
Формат работы: Гибрид
Опубликована: ••••••••

Требования:
• Опыт с SQL и продуктовой аналитикой
• Python (pandas/numpy)
• Понимание unit-экономики и финтех-метрик

Контакт: ••••••••

•••••••• опубликована в ••••••••

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