Data Analyst (кибербезопасность)
Мы - управление безопасности данных, выступаем в роли методолога и владельца Карты данных. Наш проект - создание Карты маршрутов данных: инструмент оценки зрелости маршрутов обмена данными и остаточного риска при межсегментном взаимодейств…
сбер · На сервисе с: 29.07.26 14:23
Мы - управление безопасности данных, выступаем в роли методолога и владельца Карты данных. Наш проект - создание Карты маршрутов данных: инструмент оценки зрелости маршрутов обмена данными и остаточного риска при межсегментном взаимодействии в банке и за его пределами. Карта необходима для инвентаризации потоков обмена данными, верификации достаточности применяемых мер защиты.
Тебе предстоит:
- стать экспертом по поиску, сбору и анализу данных о способах обмена данными в сети (БД, файлы, API, хранилища)
- разрабатывать гипотезы, создавать алгоритмы и участвовать в их тестировании
- формализовывать в коде правила проверок обмена
- искать аномалии в маршрутах обмена данными и определять причины
- готовить отчёты и настраивать дашборды для команды, визуализировать результаты анализа.
Что для нас важно:
Требуемые технические навыки:
- продвинутый Python (Pandas, PySpark) или R (для сложной очистки и статистики)
- средний/продвинутый уровень SQL (JOIN, GROUP BY, подзапросы)
- навыки работы с Big Data: Экосистема Hadoop (HDFS, Hive), Spark
- общее понимание работы и структуры баз данных и хранилищ (работа с моделями данных)
- продвинутый пользователь Excel
- навыки работы с BI инструментами
- знание статистики (для агрегации, группировки данных).
Требуемые аналитические навыки:
- умение формулировать и проверять гипотезы - важно не просто обрабатывать данные, а предлагать гипотезы, которые могут привести к улучшению бизнес-процессов, и уметь их проверять на данных
- навыки визуализации и презентации данных для бизнеса
- умение объяснять сложные аналитические выводы простым языком
- критическое мышление - умение анализировать выводы с точки зрения бизнеса, выявлять неочевидные проблемы и предлагать решения.
Желательно:
- понимание жизненного цикла данных: от источника до конечного потребителя (форматы (XML, JSON) и протоколы интеграций)
- понимание принципов работы сетей и протоколов передачи данных
- знание основ защиты данных и информационной безопасности
- инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Мы предлагаем:
- комфортный современный офис
- офисный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте
- 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
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.
-
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.