Дата аналитик в ПАО Сбербанк Нижний Новгород

Дата-аналитик в команду рекомендательных систем Сбера. Работа с большими данными, A/B-тестами и метриками продуктовой воронки для масштабируемой RecSys-платформы.

Задачи:

• 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 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 анализом
• Знание базового ML (кластеризация, feature engineering и т.д.)
• Опыт работы с инструментами визуализации и построения 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

Условия:

• Комфортный современный офис
• Формат работы – офис/гибрид
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Навыки:

• SQL
• Python
• Pandas
• NumPy
• Spark
• ClickHouse
• Airflow
• Tableau
• Superset
• Amplitude
• Git
• Scikit-learn
• Statsmodels
• A/B-тестирование
• ML
• Kafka