Вакансия — Аналитик данных

Дорогой кандидат, мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys). Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения.

Развитие нашей платформы строится вокруг внедрения новейших state-of-the-art (SOTA) моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе.

Мы ищем Дата Аналитиков (Middle и Senior) для глубокого анализа больших данных в рекомендательных системах, с акцентом на ETL, статистику и автоматизацию аналитики в доменах ecommerce и аудио/видео стриминги

Любите копаться в данных? Ищете задачи, где ваши инсайты реально меняют продукт? Хотите видеть, как ваши решения влияют на жизнь миллионов пользователей? Готовы раскрывать скрытые паттерны поведения, находить зоны роста и помогать создавать идеальные рекомендации? Тогда вам к нам!

Обязанности

• извлекать и обрабатывать большие объемы данных (ETL-процессы) с помощью SQL, Python и Spark для анализа воронки рекомендаций
• строить дашборды, автоматизированные отчеты и визуализации в BI для продуктовых и ML-команд
• проводить статистический анализ (когорты, сегментация, регрессия) метрик retention, LTV, ARPU, выявляя корреляции и причинно-следственные связи
• генерировать data-driven гипотезы по рекомендациям, настраивать A/B-тесты и анализировать результаты с фокусом на p-value и uplift.
• оптимизировать пайплайны данных (Airflow), работать с логами и сырыми датасетами

Требования

• опыт Дата аналитики в от 2 лет, с уклоном в обработку Big Data
• свободное владение SQL, Python (Pandas, NumPy), Spark для работы с терабайтами данных
• опыт работы с A/B-тестированием, сегментацией пользовательской базы, когортным/регрессионным анализомз
• знание базового ML (кластеризация, feature engineering и т.д.)
• опыт работы с инструментами визуализации и построении дашбордов
• самостоятельность, инициативность, аналитический склад ума
• умение ясно презентовать и отстаивать результаты своей работы
• способность работать в быстро меняющейся среде и находить решения сложных задач

Будет большим плюсом:

• опыт в сферах e-commerce или развлекательных стриминговых сервисов (аудио/видео)
• опыт работы в области рекомендательных систем (RecSys) и/или поиска
• опыт работы с Kafka и/или другими streaming-платформами для real-time анализа данных
• высшее образование в области IT, математики, Data Science или смежных дисциплин

Стек технологий:

Python (Pandas/NumPy/Scikit-learn/Statsmodels), SQL, Spark/ClickHouse, Tableau/Superset/Amplitude, Airflow, Git

Условия

• гибридный/офисный формат работы (опционально)
• годовой бонус и ежегодный пересмотр
• расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
• офис на Кутузовской/Оружейной с видом на набережную, зонами отдыха и спортзалом
• 90 дней удаленной работы из любого региона РФ (не применимо для сопровождения)
• льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.