Руководитель направления аналитики данных (Sber AntiFraud Platform)

Дата размещения вакансии: 07.09.2026
Работодатель: СБЕР
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
Более 6 лет

Мы развиваем продукт DataQuality — систему мониторинга качества данных, которая в реальном времени следит за потоком событий антифрод-платформы: согласованность полей, заполненность расчетов, стабильность скорингов и агрегатов, статистику срабатывания фрод-правил, пропажу типов событий. При отклонениях система поднимает алерты по уровням severity (info / warning / critical) с оповещением в чат и автоматическими тикетами.

Мы ищем аналитика данных, который возьмет на себя две связанные задачи: довести систему алертов до состояния, когда сигналов мало, но каждый - по делу, и исследовать связанные с данными обращения пользователей антифрод-платформы, находя в них подсказки о том, что мы еще не умеем мониторить.

Обязанности

  • выполнение ad - hoc запросов, визуализация и интерпретация данных, поиск инсайтов, выявление аномалий и закономерностей. Проведение аналитических исследований, связанных с противодействием кибермошенничеству
  • автоматизация и обеспечение расчёта ключевых показателей системы Антифрод
  • обновление и актуализация методологии по расчёту различных метрик, связанных с фродмониторингом
  • участие в проектах со смежными DS/DE- командами
  • сопровождение и формирование аналитических отчётов для руководства и кросс-функциональных команд

Требования

  • высшее техническое образование
  • опыт работы в области анализа данных не менее 5 лет
  • Python как рабочий инструмент: pandas/numpy для разбора выгрузок, способность быстро написать скрипт, который поднимет историю срабатываний и покажет, какие пороги дают ложные сигналы.
  • SQL / Spark SQL уверенно: оконные функции, агрегации, джойны, работа с NULL, CAST, BETWEEN, LIKE. Условия проверок в системе пишутся на Spark SQL - это ежедневный инструмент.
  • статистика и алгоритмы анализа данных: дрейф распределений (PSI), отклонение среднего и дисперсии от базовой линии, выбросы (z-score / IQR), сезонность; понимание precision/recall применительно к алертам.
  • понимание принципов мониторинга качества данных: типы проверок, уровни severity и то, что за ними стоят разные действия - от информирования до инцидента.

Условия

  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская, формат работы - офис
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.