ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.
Ждем именно тебя!
Дорогой кандидат, мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения.
Развитие нашей платформы строится вокруг внедрения новейших state-of-the-art (SOTA) моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе.
Обязанности
- извлекать и обрабатывать большие объемы данных (ETL-процессы) с помощью SQL, Python и Spark для анализа воронки рекомендаций
- строить дашборды, автоматизированные отчеты и визуализации в BI для продуктовых и ML-команд
- проводить статистический анализ (когорты, сегментация, регрессия) метрик retention, LTV, ARPU, выявляя корреляции и причинно-следственные связи
- генерировать data-driven гипотезы по рекомендациям, настраивать A/B-тесты и анализировать результаты с фокусом на p-value и uplift.
- оптимизировать пайплайны данных (Airflow), работать с логами и сырыми датасетами.
Требования
- опыт Дата аналитики в от 2 лет, с уклоном в обработку Big Data
- свободное владение SQL, Python (Pandas, NumPy), Spark для работы с терабайтами данных
- опыт работы с A/B-тестированием, сегментацией пользовательской базы, когортным/регрессионным анализом
- знание базового ML (кластеризация, feature engineering и т.д.)
- опыт работы с инструментами визуализации и построении дашбордов
- самостоятельность, инициативность, аналитический склад умау
- умение ясно презентовать и отстаивать результаты своей работы
- способность работать в быстро меняющейся среде и находить решения сложных задач.
Будет большим плюсом:
- опыт в сферах e-commerce или развлекательных стриминговых сервисов (аудио/видео)
- опыт работы в области рекомендательных систем (RecSys) и/или поиска
- опыт работы с Kafka и/или другими streaming-платформами для real-time анализа данных
- высшее образование в области IT, математики, Data Science или смежных дисциплин
- навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
- навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Стек технологий:
Python (Pandas/NumPy/Scikit-learn/Statsmodels), SQL, Spark/ClickHouse, Tableau/Superset/Amplitude, Airflow, Git
Условия
- комфортный современный офис
- возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
- ежегодный пересмотр зарплаты, 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.
