ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.
Ждем именно тебя!
Мы команда CORE-аналитики в штабе CX, выстраиваем работу с данными по характеристикам и действиям клиентов банка.
Ключевая роль данной позиции – создать и поддерживать слой данных (сырые данные, агрегированные, слой метрик) для работы дата аналитиков и автоматизации поставки данных в BI.
Обязанности
•проектирование и разработка аналитического слоя: архитектура DWH (Inmon + Kimball), модели данных для Greenplum и Hadoop, миграция прототипов метрик, создание новых расчётов метрик «под ключ»
•автоматизация и оркестрация: разработка Airflow DAG, оптимизация пайплайнов, автоматизация рутинных ETL-операций (трансформации, загрузки, очистка, отчёты)
•качество и валидация данных: внедрение DQ-проверок (аномалии, null, типы, логические противоречия), построение мониторинга качества
•поддержка, масштабирование и документация: сопровождение ETL и витрин, расширение системы под новые источники/метрики, документирование архитектуры, трансформаций и бизнес-правил
•аналитическая составляющая: понимание смысла метрик, поиск инсайтов, клиентская аналитика (сбор, группировки, выводы, документирование), сотрудничество с BI-командой
•обмен знаниями: передача знаний смежным аналитикам, разработка best practices для команды.
Требования
•опыт построения ETL/ELT-пайплайнов от 2 -х лет
•продвинутый SQL (сложные запросы, оптимизация, работа с большими объёмами)
•опыт работы с Airflow или аналогами
•уверенный Python (pandas, numpy, генераторы, ООП)
•опыт работы с OLAP-хранилищами (Greenplum, ClickHouse, Vertica и пр.) и Hadoop-экосистемой (Spark, Hive, HDFS), понимание spark-конфигураций
•понимание концепций DWH (витрины, измерения, факты, нормализация)
•базовые знания DQ-проверок и валидации данных
•владение Git;
•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.
Аналитические навыки
статистика и математика: проверка гипотез, нормальное распределение, базовые статистические тесты
A/B-тестирование: теория, интерпретация результатов, проектирование (как плюс)
клиентская аналитика: сегментация, портреты пользователей, когортный анализ, расчёт retention/churn
способность находить инсайты в данных и объяснять их бизнесу.
Будет плюсом
•опыт в банковской сфере или Big Data-окружении
•знание Linux и bash
•опыт в машинном обучении (feature engineering, базовые модели)
•знание Git workflows и концепций CI/CD
•опыт создания собственных фреймворков или библиотек для обработки данных.
Условия
•офисный формат работы
•годовой бонус и ежегодный пересмотр
•расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи
•корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
•офис на Кутузовской c зонами отдыха и спортзалом
•льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.
