Аналитик данных (SQL, Big Data)

Команда в блоке рисков розничного бизнеса. Мы занимаемся расчетом долговой нагрузки клиентов. В команде 8 человек.

Обязанности

• проверка гипотез на исторических данных (ретроспективный анализ по оценке эффекта от вносимых изменений)
• Ad-hoc аналитика: оперативная подготовка выгрузок и исследований для принятия решений
• анализ источников и хранилищ данных для последующей сборки витрин
• проверка качества данных и зависимых от них метрик (целостность, полнота, консистентность)
• активное взаимодействие с аналитиками/дата-инженерами других команд в рамках Agile-процессов.

Требования

• опыт работы в банке в роли аналитика данных
• уверенное владение SQL: Написание сложных запросов (глубокое понимание всех видов JOIN, группировок, агрегатных и оконных функций, CTE, UDF). Оптимизация производительности запросов для работы с большими таблицами и понимание планов выполнения (Explain Plan).
• опыт работы со стеком Big Data & DWH: Apache Spark - навыки обработки структурированных и полуструктурированных (JSON/XML) данных с помощью Spark SQL или PySpark в экосистеме Hadoop. Greenplum - опыт работы с MPP-системами (распределенное хранение, партиционирование, индексы).
• применение Data-Driven подхода: Системное мышление и умение видеть бизнес-процесс за цифрами. Декомпозиция сложного бизнес-запроса на конкретные проверяемые гипотезы и технические задачи. Проверка полученного результат на адекватность.
• базовые знания Python.
• базовые навыки работы с Jira и Confluence.
• умение применять современные инструменты анализа данных и машинного обучения (ChatGPT/DeepSeek/GigaChat) для повышения эффективности своей работы

Будет плюсом:

• навыки создания и автоматизации BI-дашбордов.
• опыт работы с Apache Calcite.
• опыт работы с Git (GitHub/BitBucket).
• 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

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• офисный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
• 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.