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 управляет риском в портфеле потребительских кредитов и кредитных карт, развивая процессы кредитования и инструменты управления рисками на основе искусственного интеллекта и больших данных.
задачи
Анализировать исходные данные в различных системах и форматах для решения бизнес-задач;
Загружать, очищать и трансформировать большие объёмы данных из различных источников в рабочую область;
Проектировать и разрабатывать аналитические витрины данных;
Мониторить и оптимизировать процессы загрузки, преобразования данных и сборки витрин;
Контролировать качество загружаемых данных и разрабатывать автоматизированные инструменты для оценки качества данных;
Разрабатывать, поддерживать и оптимизировать инфраструктуру и внутренние сервисы для обработки больших объёмов данных;
Участвовать в инновационных проектах Банка по развитию инструментов управления рисками на базе искусственного интеллекта и больших данных;
Разрабатывать и поддерживать сопроводительную документацию и спецификации данных;
Развивать и поддерживать базу знаний по вопросам работы с данными;
Предоставлять экспертную поддержку внутренним потребителям данных по вопросам их использования.
требования
Опыт работы от 1 года в качестве Data Engineer, Data Analyst или ETL Developer;
Продвинутые знания SQL, включая аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры и оптимизацию производительности;
Знание основных понятий и концепций Data Warehouse;
Опыт проектирования и разработки витрин данных;
Будет плюсом опыт работы с большими объёмами данных в Oracle, Teradata, MS SQL, GreenPlum и Hadoop, опыт работы со стеком Big Data, знание розничного банковского бизнеса, навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания и использования AI-агентов, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации, опыт работы по Agile, включая SCRUM и Kanban.
условия
Оклад + 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;
Ипотека выгоднее до 7 % для каждого сотрудника;
Бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнёров;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
.svg)
