разработчик greenplum клиентской аналитики

Команда CORE-аналитики в штабе CX выстраивает работу с данными о характеристиках и действиях клиентов банка. Позиция связана с созданием и поддержкой слоя данных — от сырых данных до агрегатов и слоя метрик — для дата-аналитиков и автоматизации поставки данных в BI.

• Проектировать и разрабатывать аналитический слой, архитектуру DWH и модели данных для Greenplum и Hadoop;
• Разрабатывать и поддерживать SQL-скрипты для расчёта продуктовых и клиентских метрик;
• Создавать новые расчёты метрик под ключ;
• Разрабатывать Airflow DAG и оптимизировать пайплайны;
• Автоматизировать рутинные ETL-операции, включая трансформации, загрузки, очистку и отчёты;
• Внедрять DQ-проверки аномалий, null, типов и логических противоречий;
• Строить мониторинг качества данных;
• Сопровождать ETL и витрины;
• Расширять систему под новые источники и метрики;
• Документировать архитектуру, трансформации и бизнес-правила;
• Понимать смысл метрик, искать инсайты и проводить клиентскую аналитику;
• Собирать и группировать данные, формулировать и документировать выводы;
• Сотрудничать с BI-командой;
• Передавать знания смежным аналитикам;
• Разрабатывать best practices для команды.

• Продвинутый SQL: большие сложные скрипты для расчёта метрик, процедур и пайплайнов обновления данных, оптимизация запросов и работа с большими объёмами;
• Опыт построения ETL/ELT-пайплайнов от 2 лет;
• Опыт работы с Airflow или аналогами;
• Уверенное владение Python, включая pandas, numpy, генераторы и ООП;
• Опыт работы с OLAP-хранилищами, включая Greenplum, ClickHouse или Vertica;
• Опыт работы с Hadoop-экосистемой, включая Spark, Hive и HDFS;
• Понимание конфигураций Spark;
• Понимание концепций DWH: витрины, измерения, факты и нормализация;
• Базовые знания DQ-проверок и валидации данных;
• Владение Git;
• Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах;
• Знание статистики и математики: проверка гипотез, нормальное распределение и базовые статистические тесты;
• Знание теории A/B-тестирования, интерпретации результатов и проектирования экспериментов;
• Навыки клиентской аналитики: сегментация, портреты пользователей, когортный анализ и расчёт retention/churn;
• Способность находить инсайты в данных и объяснять их бизнесу;
• Будет плюсом опыт создания AI-агентов и использования их в работе.

• Офис рядом с м. Кутузовская;
• Ежегодный пересмотр зарплаты;
• Годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Расширенный ДМС;
• Льготное страхование для семьи;
• Корпоративная пенсионная программа;
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Бесплатная подписка СберПрайм+;
• Скидки на продукты компаний-партнёров;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.