з/п не указана
Москва
От 1 года до 3 лет
Мы – команда рисков и в нашей зоне ответственности следить за качеством разрабатываемых моделей, корректностью их работы в промышленной среде, а также качеством данных, на которых применяются математические модели группы Сбера.
Мы ищем аналитика, способного разобраться, проследить и задокументировать путь данных от источника до модели, вникнуть в бизнес-смысл и донести информацию до разработчиков, а также готового генерировать новые идеи по улучшению процессов проверки данных для предотвращения реализации модельного риска.
Обязанности
- Проверка соответствия данных бизнес-требованиям;
- Анализ распределения, доверительных интервалов, выбросов, корреляции атрибутов;
- Разработка методологии и реализация тестов для анализа качества данных;
- Поиск атрибутов для расчета различных вариантов целевых событий моделей;
- Оценка влияния изменения входящего потока данных на основные метрики витрин;
- Анализ инструментов оценки качества данных;
- Ведение внутренней документации (Confluence, JIRA);
- Взаимодействие с заказчиками: анализ, уточнение, согласование и контроль бизнес требований к витринам данных;
- Сквозная коммуникация с командами, сопровождающими смежные системы.
Требования
- Опыт работы с инструментами Python (Pandas, pyspark);
- Продвинутые знания SQL;
- Умение тестировать и документировать собственный код, а также работать с существующим кодом;
- Опыт работы с git, bitbucket;
- Опыт работы с системами Jira/Confluence или аналогами;
- Опыт практической работы с Hadoop;
- Понимание архитектуры хранилищ данных, ETL-процессов.
Условия
- Ипотека выгоднее для каждого сотрудника и льготные условия кредитования;
- Бесплатная подписка СберПрайм+;
- Скидки на продукты компаний-партнеров;
- ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;
- Корпоративная пенсионная программа;
- Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, Тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
