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! Мы команда CORE-аналитики в штабе CX, выстраиваем работу с данными по характеристикам и действиям клиентов банка. Ключевая роль данной позиции – создать и поддерживать слой данных (сырые данные, агрегированные, слой метрик) для работы дата аналитиков и автоматизации поставки данных в BI. Обязанности проектирование и разработка аналитического слоя: архитектура DWH (Inmon + Kimball), модели данных для Greenplum и Hadoop, миграция прототипов метрик, создание новых расчётов метрик «под ключ» автоматизация и оркестрация: разработка Airflow DAG, оптимизация пайплайнов, автоматизация рутинных ETL-операций (трансформации, загрузки, очистка, отчёты) качество и валидация данных: внедрение DQ-проверок (аномалии, null, типы, логические противоречия), построение мониторинга качества поддержка, масштабирование и документация: сопровождение ETL и витрин, расширение системы под новые источники/метрики, документирование архитектуры, трансформаций и бизнес-правил аналитическая составляющая: понимание смысла метрик, поиск инсайтов, клиентская аналитика (сбор, группировки, выводы, документирование), сотрудничество с BI-командой обмен знаниями: передача знаний смежным аналитикам, разработка best practices для команды. Требования опыт построения ETL/ELT-пайплайнов от 2 -х лет продвинутый SQL (сложные запросы, оптимизация, работа с большими объёмами) опыт работы с Airflow или аналогами уверенный Python (pandas, numpy, генераторы, ООП) опыт работы с OLAP-хранилищами (Greenplum, ClickHouse, Vertica и пр.) и Hadoop-экосистемой (Spark, Hive, HDFS), понимание spark-конфигураций понимание концепций DWH (витрины, измерения, факты, нормализация) базовые знания DQ-проверок и валидации данных владение Git. Аналитические навыки: статистика и математика: проверка гипотез, нормальное распределение, базовые статистические тесты A/B-тестирование: теория, интерпретация результатов, проектирование (как плюс) клиентская аналитика: сегментация, портреты пользователей, когортный анализ, расчёт retention/churn способность находить инсайты в данных и объяснять их бизнесу. Будет плюсом: опыт в банковской сфере или Big Data-окружении знание Linux и bash опыт в машинном обучении (feature engineering, базовые модели) знание Git workflows и концепций CI/CD опыт создания собственных фреймворков или библиотек для обработки данных. Условия офисный формат работы годовой бонус и ежегодный пересмотр расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях офис на Кутузовской c зонами отдыха и спортзалом льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.
Похожие вакансии