Сбер·Москва·9 сент.
Аналитик данный (Управление моделирования и развития AI)
Ориентир по рынку≈ 80 000 – 135 000 ₽наша приблизительная оценка по 31 вакансии этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисJuniorПолная занятостьКорпорация
54
Есть о чём спросить
За такой навык на рынке платят больше, готовы вкладываться в обучение. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Чем предстоит заниматься
Анализ метрик Data Quality на исторических данных: оценка доли ложных срабатываний, поиск проверок, не сработавших ни разу, калибровка порогов под текущий профиль нагрузки. Разбор причин шума в алёртах и подготовка рекомендаций
Проектирование новых метрик качества: меры расхождения распределений, дрейф квантилей, появление новых категорий, кросс-полевые инварианты; проверка гипотез на исторических данных до выката в прод
Расчёт метрик здоровья графа Data Lineage: полнота покрытия, изолированные узлы, доля связей от выключенных пайплайнов, глубина и качество колоночного уровня
Поиск разрывов цепочек lineage и определение сегментов, на котором они возникают
BI-аналитика: развитие дашбордов по качеству и происхождению данных
Сопровождение и формирование аналитических отчётов для руководства и кросс-функциональных команд
Участие в проектах со смежными DS/DE- командами
Наши требования
Высшее техническое образование
Опыт работы в области анализа данных не менее 1 года, включая потоковые или near-real-time данные
Работа с базами данных (ClickHouse, Postgre)
Уверенное владение SQL (на уровне написания и чтения сложных запросов: оконные функции, CTE, агрегация по временным окнам), Python (numpy, pandas), а также инструментами для работы с BigData (Spark, Hadoop)
Прикладная статистика: распределения, сезонность, дрейф, доверительные интервалы, баланс ложноположительных и ложноотрицательных срабатываний
Готовность разбирать чужой код на незнакомом языке (Scala, TypeScript), чтобы проверить, как метрика считается на самом деле
Способность структурировать информацию, формулировать выводы и защищать их расчётом
Будет плюсом опыт с инструментами Data Quality системами (Great Expectations, Soda, Evidently) и каталогами данных (Atlas, DataHub, OpenLineage)
Навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
Инструментальное владение AI для разбора кодовой базы, анализа и автоматизации
Мы предлагаем
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская, формат работы - офис
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Дополнительно
В команду разработки управления моделирования и развития AI требуется Аналитик данных. С нами ты будешь измерять
И развивать метрики качества данных, искать слепые зоны в графе Data Lineage и превращать
Шум в алёртах в измеримые показатели, по которым принимают решения