аналитик данных AI

Команда разработки управления моделирования и развития AI измеряет и развивает метрики качества данных, выявляет слепые зоны в графе Data Lineage и превращает шум в алёртах в измеримые показатели для принятия решений.

• Анализировать метрики Data Quality на исторических данных, оценивать долю ложных срабатываний, находить проверки, которые ни разу не сработали, и калибровать пороги под текущий профиль нагрузки;
• Разбирать причины шума в алёртах и готовить рекомендации;
• Проектировать новые метрики качества: меры расхождения распределений, дрейф квантилей, появление новых категорий и кросс-полевые инварианты;
• Проверять гипотезы на исторических данных до выката в прод;
• Рассчитывать метрики здоровья графа Data Lineage: полноту покрытия, изолированные узлы, долю связей от выключенных пайплайнов, глубину и качество колоночного уровня;
• Находить разрывы цепочек lineage и определять сегменты, на которых они возникают;
• Развивать дашборды по качеству и происхождению данных;
• Сопровождать и формировать аналитические отчёты для руководства и кросс-функциональных команд;
• Участвовать в проектах со смежными DS/DE-командами.

• Высшее техническое образование;
• Опыт работы в анализе данных не менее 1 года, включая потоковые или near-real-time данные;
• Опыт работы с базами данных ClickHouse и PostgreSQL;
• Уверенное владение SQL, включая оконные функции, CTE и агрегацию по временным окнам;
• Владение Python, NumPy и pandas;
• Опыт работы с инструментами для Big Data: Spark и Hadoop;
• Знание прикладной статистики: распределений, сезонности, дрейфа, доверительных интервалов, баланса ложноположительных и ложноотрицательных срабатываний;
• Готовность разбирать чужой код на незнакомом языке, включая Scala и TypeScript, чтобы проверять фактический расчёт метрик;
• Умение структурировать информацию, формулировать выводы и подтверждать их расчётами;
• Инструментальное владение AI для разбора кодовой базы, анализа и автоматизации;
• Будет плюсом опыт с инструментами систем Data Quality, включая Great Expectations, Soda и Evidently, каталогами данных Atlas, DataHub и OpenLineage, генеративными AI-моделями и созданием AI-агентов.

• Офис рядом с метро «Кутузовская»;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнёров;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.