Middle Data Analyst/Analytics Engineer (команда Классификации)

Дата размещения вакансии: 22.07.2026
Работодатель: СБЕР
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

Мы — команда Классификации в департаменте Забота о клиентах. Наша главная миссия — управлять классификацией обращений физических лиц и развивать инструменты анализа текстового входа. Наши решения помогают бизнесу быстро находить узкие места в продуктах, внедрять изменения и сокращать количество обращений клиентов.

Сейчас мы ищем специалиста на стыке дата-аналитики и разработки на Python. Вы будете помогать дата-саентистам готовить качественные датасеты и создавать работающие прототипы внутренних инструментов на базе NLP и LLM.

Обязанности

  • подготовка данных: собирать, очищать и размечать массивы данных (тексты обращений, профили клиентов, транзакционная история) для обучения ML-моделей
  • анализ и поиск инсайтов: исследовать клиентский путь (совместно с CJE), искать аномалии и скрытые закономерности в обращениях. В методах и инструментах анализа у вас будет полная свобода
  • прототипирование: собирать интерактивные интерфейсы и аналитические инструменты по техническим заданиям от DS-инженеров.
  • подготовка к промышленной эксплуатации: собирать и структурировать логику работы прототипов перед их передачей команде разработки, которая выводит решения в промышленную эксплуатацию.

Требования

  • уверенный SQL: опыт работы с большими объемами данных, оптимизация сложных запросов, понимание специфики Greenplum/Hadoop
  • владение Python и PySpark: уверенное знание библиотек для обработки и анализа больших объемов данных, умение писать поддерживаемый код и собирать работающие прототипы инструментов (интерфейсов)
  • понимание ML-процессов и базовых алгоритмов: знание основ классификации, кластеризации и регрессии. Вы понимаете, как устроены циклы обучения моделей и какие данные нужны для их качественной работы
  • аналитическое мышление: умение работать без жестких инструкций, когда дело касается исследования данных и проверки гипотез.

будет плюсом:

  • опыт работы с текстовыми данными (NLP) и базовое понимание принципов работы LLM
  • опыт prompt-engineering (составления качественных промптов для языковых моделей).

Условия

  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
  • офисный формат работы
  • 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.