Аналитик данных (DWH / BI / PySpark) в команду Рисков
Мы команда, которая занимается развитием аналитического контура для управленческой отчетности рисков: строим витрины данных, анализируем кредитный портфель и риск-метрики, автоматизируем отчетность с использованием BI-инструментов и
развиваем AI-агента для работы с аналитическими запросами. Команда работает на стыке риск-аналитики, данных и внутренних AI-инструментов.
**Техстек:**
SQL, Python, pandas, PySpark, Apache Spark, Hadoop/HDFS, BI-инструменты, PostgreSQL, GreenPlum, ClickHouse.* сбор и анализ требований, разработка прототипов аналитических витрин данных;
* проработка архитектуры потоков загрузки данных и проектирование модели данных;
* работа с данными с использованием SQL, Python, PySpark и СУБД: GreenPlum, Hadoop, ClickHouse, PostgreSQL;
* разработка и поддержка BI отчетности на полном цикле, проведение демонстраций заказчику;
* активное взаимодействие с аналитиками/дата-инженерами других команд в рамках Agile-процессов;
* проверка качества данных, корректности расчетов, аналитических гипотез и ответов AI-агента;* опыт работы дата-аналитиком/DWH/BI-аналитиком от 2 лет;
* умение описывать бизнес-логику расчетов и проверять корректность расчетов, данных и аналитических выводов;
* отличные знания SQL (любой из диалектов): сложные запросы, аналитически функции, понимание физической реализации join’ов, оптимизация производительности запросов;
* опыт работы с одной или несколькими СУБД: PostgreSQL, Green Plum, ClickHouse, Hive. Понимание принципов устройства MPP систем;
* понимание принципов организации хранилищ данных, подходов к проектированию логической и физической моделей, проектирования витрин данных;
* аналитический склад ума, умение работать самостоятельно, наличие навыков и стремления оперативно находить решения технических и алгоритмических проблем с привлечением экспертов при необходимости;
* высокие коммуникативные навыки, умение договариваться и четко формулировать свои мысли, желание и умение работать с людьми;
* умение применять современные инструменты анализа данных и машинного обучения (ChatGPT/DeepSeek/GigaChat) для повышения эффективности своей работы;
**Будет плюсом:**
* знание банковской предметной области;
* опыт работы с PySpark / Apache Spark: DataFrame API, агрегации, join, partitioning, работа с parquet-данными;
* знания Python, опыт обработки и анализа данных с помощью специализированных библиотек, например, pandas и matplotlib;
* навыки работы с генеративными AI-моделями;
* опыт создания AI-агентов и использования их в работе;
* знание статистики, принципов математического моделирования и проверки гипотез.* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* офисный формат работы
* ежегодный пересмотр зарплаты
* 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
* ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
* бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.