В Центре робототехники Сбера мы собираем большие объёмы данных для обучения моделей управления роботами в сложных реальных условиях. Важно не только наращивать объём датасетов, но и понимать их состав, качество и динамику сбора, своевременно выявлять проблемы и улучшать процессы работы с данными. Мы ищем Data Analyst, который будет развивать аналитику и контроль качества датасетов: выявлять аномалии, сопровождать пайплайны фильтрации и приёмки данных, вести статистику сбора, строить дэшборды, а также формировать рекомендации для команд сбора и разметки.

Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Обязанности

* выявлять аномалии, несоответствия и другие проблемы в данных

* разрабатывать и развивать автоматические и полуавтоматические проверки качества данных

* участвовать в развитии пайплайнов фильтрации, валидации и приёмки данных

* строить дэшборды, визуализации и регулярную статистику по сбору, разметке, качеству и составу датасетов

* готовить отчёты по результатам проверок качества и анализу датасетов

* формировать рекомендации по улучшению сбора, разметки, фильтрации и приоритизации данных.

Требования

* 2+ года опыта в data analysis, data engineering, applied ML или близкой области

* уверенное владение Python: pandas/polars, numpy, visualization

* знание математической статистики и умение корректно интерпретировать результаты анализа

* умение анализировать мультимодальные данные: видео, временные ряды, текстовые данные

* умение писать поддерживаемый воспроизводимый код, работа с git

* знание SQL и опыт работы с таблицами, метаданными

* базовое понимание ML и жизненного цикла данных для обучения моделей

* хорошая письменная коммуникация для отчетов и постановки задач смежным командам

* проактивность и способность доводить наблюдение в данных до конкретного улучшения процесса.

Будет плюсом:

* опыт с annotation QA, data curation, anomaly detection или quality scoring

* опыт обучения ML/DL моделей

* опыт работы с большими датасетами и распределёнными системами

* опыт автоматизации регулярной обработки данных

* навыки работы с генеративными AI-моделями

* опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом

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

* инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

* офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2

* ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и 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.