Middle+/Senior Data Analyst (департамент по работе с проблемными активами)

В департамент по работе с проблемными активами требуется опытный **Middle+/Senior Data Analyst****.** Мы успешно разрабатываем и внедряем DS-модели и AI-агентов, но понимаем, что их эффективность напрямую зависит от фундамента — качественно проанализированных и подготовленных данных. Наши текущие решения уже принесли компании миллиардный эффект, однако мы уверены, что это лишь фундамент для будущих достижений. Мы ищем коллегу, который станет ключевым звеном между сырыми данными и нашими моделями.Ваши ключевые задачи: * погружение в бизнес: анализировать процессы работы с проблемными активами и формировать гипотезы для создания новых признаков, повышающих предсказательную силу моделей * сбор и интеграция данных: создавать единые витрины данных, собирая информацию из разрозненных источников — внутренних АБС, внешних баз и неструктурированных данных * исследовательский анализ: проводить глубокий EDA, находить скрытые закономерности и зависимости, которые станут основой для новых фичей * развитие Feature Store: проектировать, поддерживать и обеспечивать актуальность признакового пространства для команды Data Science * оптимизация производительности: проектировать решения с учётом производительности, оптимизировать сложные SQL-запросы и пайплайны обработки данных * обеспечение качества: внедрять практики контроля качества данных (Data Quality) на всех этапах подготовки * Ad-hoc аналитика: оперативно обрабатывать запросы от бизнеса и команды для поддержки принятия решений.* высшее образование * релевантный опыт работы от 3 лет на позиции Data-аналитика или Аналитика DWH * технический стек: уверенное владение Apache Spark и написание сложных, оптимизированных SQL-запросов * навыки анализа: опыт обработки больших объёмов неструктурированных данных, знание статистики и методов проверки гипотез * проектирование: навыки моделирования данных (знакомство с подходами Data Vault, Dimensional Modeling) и проектирования высоконагруженных систем * ML-компетенции: практический опыт работы с ML-моделями и понимание жизненного цикла их разработки * инструменты командной работы: владение системами контроля версий (Git), участие в код-ревью * бизнес-контекст: умение понимать бизнес-задачи и транслировать их в технические требования к данным.* офисный формат работы: г. Москва, Кутузовский проспект, д. 32, к.1 * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * более 400 образовательных программ в СберУниверситете для твоего развития * спортзал и зоны отдыха * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки у партнёров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.