аналитик данных кредитные риски

Сбер развивает аналитический контур для управленческой отчетности рисков: строит витрины данных, анализирует кредитный портфель и риск-метрики, автоматизирует отчетность с помощью BI-инструментов и развивает AI-агента для работы с аналитическими запросами. Команда работает на стыке риск-аналитики, данных и внутренних AI-инструментов.

• Разрабатывать дашборды с нуля в BI-системе «Навигатор»;
• Взаимодействовать с контрагентами, анализировать и формировать требования к отчётам;
• Разрабатывать аналитические витрины по кредитному портфелю и риск-метрикам;
• Работать с данными с использованием SQL, Python и PySpark;
• Проверять качество данных, корректность расчётов, аналитических гипотез и ответов AI-агента;
• Участвовать в развитии AI-агента для работы с отчётностью и аналитическими запросами;
• Подготавливать аналитические выводы для бизнеса и взаимодействовать с бизнес-заказчиками, разработчиками и владельцами данных.

• Опыт работы дата-аналитиком от 2 лет в банковской, финтех-, риск-, продуктовой или портфельной аналитике;
• Опыт разработки дашбордов в Power BI, Tableau или DataLens;
• Понимание циклов BI-разработки, ETL-процессов и принципов работы с хранилищами данных;
• Опыт разработки аналитических витрин или регулярных отчётных слоёв данных;
• Уверенное владение SQL: сложные запросы, join, CTE, оконные функции, агрегации и оптимизация тяжёлых запросов;
• Владение Python для анализа данных: pandas, numpy, обработка больших таблиц, автоматизация расчётов и проверок;
• Опыт работы с PySpark и Apache Spark: DataFrame API, агрегации, join, partitioning, работа с parquet-данными;
• Умение описывать бизнес-логику расчётов и проверять корректность данных;
• Умение проверять корректность расчётов, данных и аналитических выводов;
• Отличные коммуникативные навыки и умение работать с кросс-функциональными командами и доносить сложные идеи до нетехнических специалистов;
• Будет плюсом интерес к LLM, text2sql и AI-агентам, опыт работы с Hadoop/HDFS и Hive, знание статистики, математического моделирования и проверки гипотез, опыт автоматизации аналитической отчётности на Python, опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse или другими MPP/Big Data-хранилищами.

• Офис на Кутузовском проспекте, 32;
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• 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;
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.