Аналитик данных отчетности по рискам

Команда занимается развитием аналитического контура для управленческой отчетности рисков: строит витрины данных, анализирует кредитный портфель и риск-метрики, автоматизирует отчетность с использованием BI-инструментов и развивает AI-агента для работы с аналитическими запросами.

• Собирать и анализировать требования, разрабатывать прототипы аналитических витрин данных;
• Прорабатывать архитектуру потоков загрузки данных и проектировать модели данных;
• Работать с данными с использованием SQL, Python, PySpark и СУБД: GreenPlum, Hadoop, ClickHouse, PostgreSQL;
• Разрабатывать и поддерживать BI-отчетность на полном цикле, проводить демонстрации заказчику;
• Активно взаимодействовать с аналитиками и дата-инженерами других команд в рамках Agile-процессов;
• Проверять качество данных, корректность расчетов, аналитических гипотез и ответов AI-агента.

• Опыт работы дата-аналитиком, DWH или BI-аналитиком от 2 лет;
• Умение описывать бизнес-логику расчетов и проверять корректность расчетов, данных и аналитических выводов;
• Отличное знание SQL: сложные запросы, аналитические функции, понимание физической реализации join’ов, оптимизация производительности запросов;
• Опыт работы с одной или несколькими СУБД: PostgreSQL, Green Plum, ClickHouse, Hive;
• Понимание принципов устройства MPP-систем;
• Понимание принципов организации хранилищ данных, подходов к проектированию логической и физической моделей, проектирования витрин данных;
• Аналитический склад ума, умение работать самостоятельно, навыки оперативного поиска решений технических и алгоритмических проблем;
• Высокие коммуникативные навыки, умение договариваться и четко формулировать мысли;
• Умение применять современные инструменты анализа данных и машинного обучения (ChatGPT, DeepSeek, GigaChat) для повышения эффективности работы;
• Будет плюсом знание банковской предметной области, опыт работы с PySpark / Apache Spark (DataFrame API, агрегации, join, partitioning, работа с parquet-данными), знания Python и опыт обработки данных с помощью библиотек (pandas, matplotlib), навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов, знание статистики, принципов математического моделирования и проверки гипотез.

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская;
• Ежегодный пересмотр зарплаты;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Ипотека выгоднее до 7% для сотрудников;
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду.