Data Analyst

Сбер·Москва·17 сент.

Data Analyst

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация

Зарплата не указана

Стоит ли откликаться

Сначала уточните детали

Висит дольше, чем обычно закрываются такие вакансии: сначала убедитесь, что найм ещё идёт.

2 из 4 в норме

Висит давно: что спросить, чтобы не откликаться в пустоту

Деньги

Вилку работодатель не назвал. Похожих вакансий для ориентира по рынку пока мало.

Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.

Вилки нет

Живость

Открыта дольше обычного для таких вакансий. Что на это указывает:

Выкладывали заново 3 раза
Первая публикация была 105 дней назад
Текст не менялся ни разу при переоткрытиях
Зарплата не указана

Висит долго

Описание

Обязанности: 6, требования: 17. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: ДМС и компенсация спорта

Подробно

Что требуют

ОбязательноMLPythonPandasNumPyGitSQL

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, SQL +20%, Git +8%.

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

Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии

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

Чем предстоит заниматься

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

Наши 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

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

Мы предлагаем

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

Дополнительно

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!