аналитик данных банковских продуктов

Департамент данных и рекомендательных систем разрабатывает и внедряет ML-решения для продуктов и бизнес-процессов банка, исследует новые источники данных, создаёт модели и проверяет их эффективность на реальных задачах.

• Обрабатывать и анализировать большие данные в PySpark: загружать, фильтровать, агрегировать, объединять и обогащать данные;
• Разрабатывать и поддерживать витрины и наборы данных в PySpark для продуктовых задач и ML-моделей;
• Размечать ключевые клиентские события на основе бизнес-логики и анализа данных;
• Проверять качество данных, находить дубликаты, пропуски, аномальные значения и логические противоречия;
• Исследовать данные на основе существующих витрин;
• Рассчитывать метрики, искать закономерности, формулировать эвристики, аналитические правила и гипотезы;
• Проверять результаты ML-моделей и анализировать рассчитанные оценки;
• Подготавливать наборы признаков для моделей.

• Студент очной формы обучения;
• Студент российского вуза;
• Обучение на 2–6 курсе бакалавриата или специалитета либо на 1–2 курсе магистратуры;
• Проживание в Санкт-Петербурге;
• Владение Python, SQL, Excel и Jupyter.

• Оплачиваемая стажировка;
• Длительность стажировки — 3 месяца;
• График работы — от 20 часов в неделю;
• График работы — от 30 часов в неделю;
• Очный формат;
• Комфортный современный офис.