СБЕР·Москва·6 авг.
Аналитик данных (DWH / BI / PySpark)
🏢 ОфисJuniorПолная занятость
Вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Наша компания
Мы команда, которая занимается развитием аналитического контура для управленческой отчетности рисков: строим витрины данных, анализируем кредитный портфель и риск-метрики, автоматизируем отчетность с использованием BI-инструментов и развиваем AI-агента для работы с аналитическими запросами. Команда работает на стыке риск-аналитики, данных и внутренних AI-инструментов.
Чем предстоит заниматься
Сбор и анализ требований, разработка прототипов аналитических витрин данных
Проработка архитектуры потоков загрузки данных и проектирование модели данных
Работа с данными с использованием SQL, Python, PySpark и СУБД: GreenPlum, Hadoop, ClickHouse, PostgreSQL
Разработка и поддержка BI отчетности на полном цикле, проведение демонстраций заказчику
Активное взаимодействие с аналитиками/дата-инженерами других команд в рамках Agile-процессов
Проверка качества данных, корректности расчетов, аналитических гипотез и ответов AI-агента
Наши требования
Опыт работы дата-аналитиком/DWH/BI-аналитиком от 2 лет
Умение описывать бизнес-логику расчетов и проверять корректность расчетов, данных и аналитических выводов
Отличные знания SQL (любой из диалектов): сложные запросы, аналитически функции, понимание физической реализации join’ов, оптимизация производительности запросов
Опыт работы с одной или несколькими СУБД: PostgreSQL, Green Plum, ClickHouse, Hive. Понимание принципов устройства MPP систем
Понимание принципов организации хранилищ данных, подходов к проектированию логической и физической моделей, проектирования витрин данных
Высокие коммуникативные навыки, умение договариваться и четко формулировать свои мысли, желание и умение работать с людьми
Умение применять современные инструменты анализа данных и машинного обучения (ChatGPT/DeepSeek/GigaChat) для повышения эффективности своей работы
Знание банковской предметной области
Опыт работы с PySpark / Apache Spark: DataFrame API, агрегации, join, partitioning, работа с parquet-данными
Знания Python, опыт обработки и анализа данных с помощью специализированных библиотек, например, pandas и matplotlib
Навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимущество
Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
Мы предлагаем
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
Офисный формат работы
Ежегодный пересмотр зарплаты
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
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
SQL, Python, pandas, PySpark, Apache Spark, Hadoop/HDFS, BI-инструменты, PostgreSQL, GreenPlum, ClickHouse
Технологии и навыки
СБЕР
Москва
ГрейдJunior
ЗанятостьПолная занятость
РегионРоссия
ФорматОфис
ИсточникСкрыто
Опубликовано6 авг.
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).