Дата аналитик

Команда разрабатывает и внедряет DS-модели и AI-агентов для Департамента по работе с проблемными активами. Эффективность решений зависит от качественно проанализированных, подготовленных и высокопроизводительных данных.

• Разрабатывать высоконагруженные конвейеры обработки больших данных исключительно на Scala API DataFrame Apache Spark без SQL, оптимизировать производительность и устранять перекос данных;
• Проектировать архитектуру хранения, моделировать данные с применением подходов Data Vault или Dimensional Modeling и участвовать в проектировании хранилища данных;
• Подготавливать и предоставлять чистые структурированные признаки для команд DS/ML и учитывать жизненный цикл внедрения ML-моделей;
• Обрабатывать большие объёмы неструктурированных данных и интегрировать результаты генеративного ИИ в аналитические процессы;
• Анализировать планы выполнения запросов через Catalyst Optimizer и устранять проблемы производительности на уровне кода;
• Участвовать в проверке кода, вести разработку в Git, писать модульные тесты и поддерживать высокое качество кодовой базы команды;
• Переводить бизнес-задачи от заинтересованных сторон в технические требования к данным и архитектуре потоков.

• Релевантный опыт от 3 лет на позиции аналитика данных или аналитика хранилищ данных с фокусом на разработку готовых к промышленной эксплуатации решений;
• Экспертно владеть Scala API для работы с DataFrame Apache Spark и иметь опыт реализации проектов исключительно на Scala без SQL;
• Глубоко понимать этапы оптимизации Catalyst, уметь читать планы выполнения Explain и проводить оптимизацию производительности;
• Иметь практический опыт участия во внедрении ML-моделей и уверенно знать этапы их жизненного цикла — от подготовки данных до мониторинга;
• Иметь навыки проектирования высоконагруженных систем и знать архитектурные подходы Data Vault или Dimensional Modeling;
• Уверенно работать с большими объёмами неструктурированных данных и применять инструменты генеративного ИИ для автоматизации задач;
• Иметь высшее техническое образование, владеть Git и иметь опыт прохождения проверки кода;
• Будет плюсом опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования ИИ-агентов.

• Офис в Москве по адресу: Кутузовский проспект, д. 32, к. 1;
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Более 400 образовательных программ в СберУниверситете;
• Спортзал и зоны отдыха;
• Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи;
• Льготный дисконт по ипотечному кредиту в размере 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования с тремя близкими;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера;
• Срочный трудовой договор.