Дорогой кандидат, 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. Мы ищем Дата Аналитиков (Middle и Senior) для глубокого анализа больших данных в рекомендательных системах, с акцентом на ETL, статистику и автоматизацию аналитики в доменах ecommerce и аудио/видео стриминги Любите копаться в данных? Ищете задачи, где ваши инсайты реально меняют продукт? Хотите видеть, как ваши решения влияют на жизнь миллионов пользователей? Готовы раскрывать скрытые паттерны поведения, находить зоны роста и помогать создавать идеальные рекомендации? Тогда вам к нам! 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 Дата аналитики в 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 анализомз 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 Стек технологий: Python (Pandas/NumPy/Scikit-learn/Statsmodels), SQL, Spark/ClickHouse, Tableau/Superset/Amplitude, Airflow, Git Условия гибридный/офисный формат работы (опционально) годовой бонус и ежегодный пересмотр расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях офис на Кутузовской/Оружейной с видом на набережную, зонами отдыха и спортзалом 90 дней удаленной работы из любого региона РФ (не применимо для сопровождения) льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.
Похожие вакансии