сбер

Middle/Middle+ Data Analyst (GenAI / Product Analyst)

Позиция: Middle/Middle+ Data Analyst (GenAI / Product Analyst)

сбер · На сервисе с: 14.07.26 16:58

200k–350k ₽РоссияМоскваГибрид

Позиция: Middle/Middle+ Data Analyst (GenAI / Product Analyst)
Куда: Сбер, Команда Автономного кампейнинга
Формат работы: офис + гибрид — Москва, современный офис
Вилка gross: ~200-350 тр + годовой бонус 15+%

Что нужно делать?
• Вести продуктовую аналитику: метрики успеха, воронки, когорты, A/B-тесты для AI-агентов и платформы
• Оценивать эффективность агентов: accuracy, latency, satisfaction, конверсия, P&L
• Искать новые источники данных, проверять гипотезы, влиять на стратегию продукта
• Доносить результаты до команды и бизнеса

Требования:
• 2+ года в продуктовой/бизнес-аналитике
• SQL (оконные функции, план запроса), Python (pandas, scikit-learn)
• Опыт A/B-тестирования, проверки гипотез, анализа воронок
• Умение просто рассказывать о сложных данных
• Будет плюсом: знакомство с LLM, RAG, BigData стеком (Spark, Hive)
Что предлагаем:
• Уникальный продукт на стыке GenAI и маркетинга без легаси и бюрократии
• Современный офис с фитнес-залом, ДМС, белая ЗП + годовой бонус 15+%
• Доступ к огромным данным и вычислительным мощностям Сбера
• Профильное обучение за счёт компании, сильная команда профессионалов

Ответы на 10 важных вопросов:
1. Данные: Hadoop (весь объём данных Сбера), GreenPlum, внешние API
2. Железо: кластеры Spark/Hadoop, Kubernetes до 64 ядер / 512 ГБ RAM
3. Масштаб влияния на core-бизнес: прямое – платформа управляет маркетинговыми кампаниями и влияет на P&L
4. Уровень развития продуктовой аналитики в компании: все бизнес-линии покрыты ML, глубоко внедрены DL и NLP, аналитика — ключевой драйвер продуктовых решений
5. Роль аналитика в продукте: аналитик формирует data-driven культуру, обеспечивает метрики для DS и бизнеса, проверяет гипотезы
6. Бэкграунд у вашего руководителя: ••••••••
7. Как часто вам будут мешать работать: ежедневные стендапы + 1–2 встречи с бизнесом в неделю
8. Карьерный рост: формализованная матрица компетенций, регулярные ревью и защита грейдов
9. Prod/Research: 50/50
10. Функция сервиса или лидера: сервисная – обеспечение продуктовых метрик и аналитики
📧 Отправить CV: ••••••••, тема «Data Analyst в Автономный кампейнинг», или TG ••••••••

Похожие вакансии Аналитика данных

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 ••••••••

hh.ru
дом.рф другие подразделения

Количественный аналитик (квант) в отдел оценки ипотечных облигаций

дом.рф другие подразделенияНа сервисе с: 24.09.26 18:02
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:

  • Развитие и техническая поддержка текущей модели оценки ИЦБ ДОМ.РФ
  • Разработка новых алгоритмов скоринга заемщиков и совершенствование алгоритмов расчета тарифа поручительства ДОМ.РФ
  • Анализ и подготовка данных, построение, валидация и бэктестинг моделей
  • Автоматизация процессов оценки и генерации отчетности
  • Документирование разработанных моделей и алгоритмов
  • Взаимодействие с профильными подразделениями компании для уточнения требований и интерпретации результатов

НАШИ ПОЖЕЛАНИЯ К СОИСКАТЕЛЮ:

  • Высшее образование: МГУ, РЭШ, МФТИ, ВШЭ (Специальность: математика, экономика, физика, финансы)
  • Уверенное владение Python (опыт разработки и поддержки сложных вычислительных моделей)
  • Знание SQL и Git
  • Понимание статистики, эконометрики, финансовой математики
  • Опыт работы с большими данными и библиотеками для анализа данных (pandas, numpy и др.)
  • Опыт работы в кредитном скоринге в банке приветствуется

hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

О проекте

Мы ищем аналитика, который станет архитектором измерений и аналитической опорой совета по ИИ. Вы превратите AI-трансформацию в управляемый, прозрачный и измеримый процесс: от adoption rate инструментов до ROI, TCO и влияния на бизнес-показатели.

Чем предстоит заниматься

  • Проектировать систему KPI и метрик для AI-трансформации по трём трекам: культурная трансформация, инновационный конвейер, научный задел.
  • Разрабатывать метрики внедрения: adoption rate, engagement, frequency of use, зрелость AI-практик.
  • Формировать операционные метрики: время выполнения задач, качество, точность, cycle time, lead time, deployment frequency.
  • Создавать финансовые метрики: ROI, TCO, cost avoidance, business value delivered, payback, Unit Economics.
  • Оценивать экономическую эффективность AI-инициатив и цифровых проектов.
  • Участвовать в подготовке ТЭО и финансовых моделей для новых инициатив.
  • Проводить pre- и post-анализ эффективности внедрения решений.
  • Собирать и обрабатывать данные: интеграции с корпоративными системами, ETL, валидация, очистка, единый реестр метрик.
  • Строить дашборды и аналитическую отчётность для команды, менеджмента и Инвестсовета.
  • Анализировать паттерны использования AI-инструментов и барьеры внедрения.
  • Сравнивать эффективность инициатив и готовить рекомендации: развивать, оптимизировать или закрывать.
  • Готовить материалы для Инвестсовета, презентации, бенчмарки и кейсы с количественным обоснованием.
  • Развивать предиктивную аналитику и моделирование сценариев.

Мы ожидаем

  • Опыт работы аналитиком, BI-аналитиком, бизнес-аналитиком, инвестиционным аналитиком или аналитиком эффективности от 3 лет.
  • Опыт оценки инвестиционных, цифровых или ИТ-проектов.
  • Опыт подготовки ТЭО, финансовых моделей или бизнес-кейсов.
  • Понимание методик ROI, TCO, Unit Economics, Cost Saving.
  • Уверенное владение SQL.
  • Опыт работы с Power BI, Tableau, Looker или аналогами.
  • Опыт построения системы KPI и аналитических дашбордов.
  • Понимание статистики и методов анализа данных.
  • Умение работать с большими массивами данных и презентовать результаты руководству.

Будет преимуществом

  • Опыт оценки AI/ML-проектов.
  • Участие в программах цифровой трансформации.
  • Опыт оценки экономического эффекта автоматизации.
  • Понимание жизненного цикла AI-продуктов.
  • Python: pandas, numpy, matplotlib, seaborn.
  • ETL, DWH, аналитические витрины.
  • Grafana, Prometheus.
  • OKR, Balanced Scorecard.
  • Jira, Confluence.
  • Опыт в крупных промышленных компаниях, консалтинге или Big4.
  • Сертификации: CIMA/CMA, Google Analytics, Tableau, Microsoft.
  • Опыт A/B-тестирования.
  • Особенно заинтересуют кандидаты с опытом
  • оценки инвестиционных проектов;
  • подготовки ТЭО;
  • оценки эффективности внедрения ИТ-решений;
  • оценки цифровой трансформации;
  • работы в инвестиционных подразделениях, стратегии, корпоративных финансах или офисах трансформации;
  • анализа бизнес-эффекта AI, RPA, BI и других технологических инициатив.

Условия:

  • Full-time office в крупнейшем БЦ Москвы
  • ДМС для сотрудников компании
  • Возможность строить систему оценки AI-трансформации практически с нуля.
  • Участие в принятии инвестиционных решений по портфелю AI-проектов.
  • Работа на стыке бизнеса, финансов, аналитики и искусственного интеллекта.

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