Аналитик данных (BI&DWH) кроссканального антифрода

РСХБ-Интех·Москва (Теплый Стан)·8 сент.

Аналитик данных (BI&DWH) кроссканального антифрода

200 000 – 350 000 ₽

на 21% ниже медианы рынка

≈ 2,5 тыс.–4,3 тыс. $

ГибридSeniorПолная занятость

200 000 – 350 000 ₽≈ 2,5 тыс.–4,3 тыс. $

Стоит ли откликаться

Откликаться можно, но торгуйтесь

Платят на 21% меньше, чем за похожую работу. Откликаться можно, но о деньгах придётся договариваться.

2 из 4 в норме

Вилка ниже рынка на 21%: сколько просить сверху и какими словами

Деньги

Середина вилки 275 000 ₽: на 21% ниже медианы похожих вакансий (350 000 ₽).

Кроме оклада: премия. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Не сказано, это сумма на руки или до вычета НДФЛ: разница от 13%.
Вилка широкая: верх на 75% выше низа. В какой её части окажется оффер, решит разговор о деньгах.

Ниже рынка

Живость

Вакансия у нас недавно, судить о живости пока рано.

Мало данных

Описание

Обязанности: 8, требования: 7. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: ДМС со стоматологией и обучение за счёт компании
Не сказано: сколько дней в офисе

Подробно

Что требуют

ОбязательноAirflowSparkPostgreSQLClickHouseTarantoolKafkaRAGML

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней РСХБ-Интех обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Чем предстоит заниматься

Взаимодействовать с бизнес-заказчиками (подразделения антифрода) для выявления потребностей в аналитических инструментах проведения расследований случаев фрода

Осуществлять сквозной анализ данных от требований к отчетности до анализа систем-источников информации

Проектировать компоненты архитектуры данных домена и ее связность с данными компании

Участвовать в построении DWH / Data Lake / DM / Feature Store домена

Формировать постановку для дата-инженеров и осуществлять контроль реализации пайплайнов ETL/ELT-процесса

Осуществлять настройку BI-инструментов антифрода: аналитическая, управленческая, регламентная и продуктовая отчетность, графовая аналитика

Формализовывать результаты своей работы, готовить стандартные артефакты процесса, обеспечивать их согласование, защиту и своевременную актуализацию

Взаимодействовать со смежными подразделениями в области данных и с вендорами решений

Наши требования

Опыт работы в области данных от 5 лет в технических ролях (DA|DE)

Проектирование и внедрение аналитических систем на базе хранилища/озера данных

Понимаете архитектуру, технологии работы и подходы к управлению данными

Знакомы с технологическим стеком: Airflow, Spark, S3, Postgres, ClickHouse, Tarantool, ArangoDB (или аналог), Picodata, Ignite, Dataflot, Kafka

Обладаете аналитическим складом ума, умеете интерпретировать данные и делать выводы

Умеете говорить на одном языке с бизнесом, аналитиками и инженерами

Работа на аналогичных позициях в области антифрода будет преимуществом

Мы предлагаем

Обучение за счет компании (посещение конференций, курсов, помощь в написании статей на Хабр и т.д.)

Вертикальное и горизонтальное развитие: регулярные тренинги, вебинары, митапы

Забота о вашем здоровье: ДМС с первого месяца работы, куда входит стоматология

Прозрачный доход: оклад (по итогам интервью) + ежеквартальные премии по результатам KPI

Гибридный формат работы (2 дня в офисе, 3 дня удаленно). Наш офис находится по адресу: ул. Профсоюзная, 125А, метро Тёплый Стан

Дополнительные бонусы от Россельхозбанка для сотрудников группы компаний (скидки на спортзалы, рестораны, маркетплейсы и т.д.)

Дополнительно

Высокая автономность: вы будете исследовать и развивать сквозной процесс от множественных источников данных до форм представлений непосредственным пользователям

Разнообразие данных: для задач домена используются данные практически всех направлений внутри банка и много внешних специфичных данных

Передовой технологический стек и нетривиальные задачи: графовая аналитика и Graf RAG; Feature Store с возможностью его переиспользования для in-line задач, интеграции результатов AI в бизнес-аналитику и так далее

Влияние и бизнес-импакт: у нас высокий спрос на качественные данные как в аналитических задачах, так и в области машинного обучения