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

Обязанности

* 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.

Требования

* 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

Условия

* 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.