Мы занимаемся 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 / ClickHouse.
Обязанности
- Разработка дашбордов "с нуля" в BI системе "Навигатор" (внутренее решение банка);
- Взаимодействие с контрагентами, анализ и формирование требований к отчетам;
- Разработка аналитических витрин по кредитному портфелю и риск-метрикам;
- Работа с данными с использованием SQL, Python и PySpark;
- Проверка качества данных, корректности расчетов, аналитических гипотез и ответов AI-агента;
- Участие в развитии AI-агента для работы с отчетностью и аналитическими запросами;
- Подготовка аналитических выводов для бизнеса и взаимодействие с бизнес-заказчиками, разработчиками и владельцами данных.
Требования
- Опыт работы BI-аналитиком от 3 лет в банковском, финтех-сегменте, риск-, продуктовой или портфельной аналитике;
- Опыт разработки дашбордов в Power BI (DAX, Power Query) / Tableau / DataLens;
- Знание циклов BI-разработки: Понимание ETL-процессов, принципов работы с хранилищами данных (DWH);
- Опыт разработки аналитических витрин или регулярных отчетных слоев данных;
- Уверенный SQL: сложные запросы, join, CTE, оконные функции, агрегации, оптимизация тяжелых запросов;
- Python для анализа данных: pandas, numpy, обработка больших таблиц, автоматизация расчетов и проверок;
- Опыт работы с PySpark / Apache Spark: DataFrame API, агрегации, join, partitioning, работа с parquet-данными;
- Умение описывать бизнес-логику расчетов и проверять корректность данных;
- Умение проверять корректность расчетов, данных и аналитических выводов;
- Отличные коммуникативные навыки, умение работать с кросс-функциональными командами и доносить сложные идеи до нетехнических специалистов.
Будет плюсом:
- Интерес к LLM, text2sql и AI-агентам;
- Опыт работы с Hadoop/HDFS, Hive или другими Big Data-инструментами;
- Знание статистики, принципов математического моделирования и проверки гипотез;
- Опыт автоматизации аналитической отчетности на Python;
- Опыт с PostgreSQL / ClickHouse или другими MPP/Big Data-хранилищами.
Условия
- Комфортный современный офис: Кутузовский проспект 32
- Офисный формат работы
- Ежегодный пересмотр зарплаты, доход формируется из окладной части и годовой премии
- 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.
