В Центре робототехники Сбера мы собираем большие объёмы данных для обучения моделей управления роботами в сложных реальных условиях. Важно не только наращивать объём датасетов, но и понимать их состав, качество и динамику сбора, своевременно выявлять проблемы и улучшать процессы работы с данными. Мы ищем Data Analyst, который будет развивать аналитику и контроль качества датасетов: выявлять аномалии, сопровождать пайплайны фильтрации и приёмки данных, вести статистику сбора, строить дэшборды, а также формировать рекомендации для команд сбора и разметки. Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности выявлять аномалии, несоответствия и другие проблемы в данных разрабатывать и развивать автоматические и полуавтоматические проверки качества данных участвовать в развитии пайплайнов фильтрации, валидации и приёмки данных строить дэшборды, визуализации и регулярную статистику по сбору, разметке, качеству и составу датасетов готовить отчёты по результатам проверок качества и анализу датасетов формировать рекомендации по улучшению сбора, разметки, фильтрации и приоритизации данных. Требования 2+ года опыта в data analysis, data engineering, applied ML или близкой области уверенное владение Python: pandas/polars, numpy, visualization знание математической статистики и умение корректно интерпретировать результаты анализа умение анализировать мультимодальные данные: видео, временные ряды, текстовые данные умение писать поддерживаемый воспроизводимый код, работа с git знание SQL и опыт работы с таблицами, метаданными базовое понимание ML и жизненного цикла данных для обучения моделей хорошая письменная коммуникация для отчетов и постановки задач смежным командам проактивность и способность доводить наблюдение в данных до конкретного улучшения процесса. Будет плюсом: опыт с annotation QA, data curation, anomaly detection или quality scoring опыт обучения ML/DL моделей опыт работы с большими датасетами и распределёнными системами опыт автоматизации регулярной обработки данных навыки работы с генеративными AI-моделями опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2 ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте 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.
Похожие вакансии