Data analyst

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 в аналитике данных 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 ума 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 ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия расширенный ДМС и льготное страхование для семьи уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития выгодная ипотека для сотрудников подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера корпоративная пенсионная программа.