Data Analyst

Описания нет

• Исследовать и прототипировать новые методы контроля качества данных;
• Проектировать ML- и статистические контроли для выявления аномалий, дрейфа распределений, деградации свежести данных, нарушений сезонных паттернов и нетипичных комбинаций метрик;
• Строить базовые ожидания по DQ-метрикам: row_count, null_rate, unique_count, свежесть данных, доли категорий;
• Подбирать подходящие методы под конкретную задачу: от простых правил и статистических проверок до ML-моделей;
• Валидировать контроли без готовой разметки: проверять их на исторических данных, использовать синтетические аномалии, shadow mode и анализ ложных срабатываний;
• Интегрировать решения в production-пайплайны: Airflow, PySpark, Hive/Hadoop;
• Настраивать алертинг для операционных команд и сопровождать решения в production.

• Опыт в ML / Data Science от 3 лет;
• Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn) и SQL;
• Знание стека: Python, SQL, Airflow, PySpark, Hadoop/Hive, MLflow;
• Сильная база по математической статистике и классическому машинному обучению: линейные модели, деревья, бустинги;
• Опыт с методами выявления аномалий и/или обнаружения дрейфа данных;
• Опыт работы с временными рядами;
• Опыт вывода моделей в production, их мониторинга и версионирования;
• Понимание применимости ML-методов в сравнении с правилами, SQL-проверками или статистическим контролем;
• Будет плюсом опыт построения DQ-фреймворка, системы мониторинга качества данных или мониторинга ML-моделей в production, опыт мониторинга признаков и скорингов моделей, опыт с Kafka, Flink или Spark Structured Streaming, опыт работы с банковскими, финансовыми или транзакционными данными, опыт с объяснимостью моделей (SHAP, permutation importance), опыт настройки алертинга и дашбордов.

• Конкурентная заработная плата и квартальный бонус по результатам работы;
• ДМС и страхование жизни;
• Корпоративное обучение и программа развития AI-грамотности;
• Условия для роста и развития, включая конференции и тренинги;
• Работа в крупном банке с передовым стеком технологий и высокопроизводительным оборудованием.