Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
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.
задачи
Анализировать метрики Data Quality на исторических данных, оценивать долю ложных срабатываний, искать проверки, которые не сработали ни разу, 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;
Искать 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.
требования
Высшее техническое образование;
Опыт работы в области анализа 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 BigData: Spark и Hadoop;
Готовность разбирать чужой код на незнакомом языке, включая Scala и TypeScript, чтобы проверять расчёт метрик;
Умение структурировать информацию, формулировать выводы и защищать их расчётами;
Будет плюсом опыт с системами Data Quality Great Expectations, Soda и Evidently, каталогами данных Atlas, DataHub и OpenLineage, генеративными AI-моделями, создание AI-агентов и использование AI в работе.
условия
Офис рядом с м. 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.