Просмотр вакансии

Ищем Дата аналитика в команду разработки AI Бизнес-помощника внутри интернет-банка для предпринимателей (СберБизнес).

Цель нашего Помощника - взять на себя рутинные банковские операции, помочь подобрать сервисы, подходящие конкретному пользователю, подсказать возможные векторы развития его бизнеса на основе предыдущих результатов работы.

Взаимодействие пользователя с Помощником происходит через чат, под капотом которого - LLM, RAG, MCP и, конечно, классические прикладные сервисы. Система семантически различает сотни смежных бизнес-сценариев, извлекает критическую информацию и подключает профильные GenAI-инструменты для выполнения операций.

Обязанности

• моделирование данных: проектирование структуры витрин для обеспечения высокой скорости чтения и удобства написания аналитических запросов
• разработка ETL/ELT-процессов: создание и настройка пайплайнов для извлечения, трансформации и загрузки данных в витрины
• оркестрация и автоматизация: настройка расписания обновлений витрин с помощью планировщиков и обеспечение автоматического перезапуска при сбоях
• оптимизация производительности: тюнинг SQL-запросов, настройка партиционирования, индексов и распределения данных для ускорения отчетов
• обеспечение качества (Data Quality): настройка мониторинга и проверок данных на полноту, уникальность, актуальность и соответствие бизнес-логике до того, как они попадут к пользователям
• документирование: ведение технической документации, описание источников, логики расчетов и схемы данных в Data Catalog
• работать с ad-hoc запросами: оперативно доставать данные, проверять гипотезы, разбирать инциденты.

Требования

• SQL: умение писать сложные запросы (с JOIN, подзапросами, оконными функциями), создавать хранимые процедуры и оптимизировать производительность
• опыт работы от 1 года
• Python для анализа и визуализации данных (pandas, numpy, scipy, matplotlib)
• хорошее знание математической статистики, теории вероятностей и дизайна экспериментов (A/B-тесты, статзначимость)
• опыт проведения исследований: проверка гипотез, оценка результатов, формулировка actionable-выводов
• понимание устройства мультиагентных систем или сложных LLM-пайплайнов (оркестрация, цепочки вызовов, RAG).

Как преимущество:

• понимание принципов работы рекомендательных или ранжирующих систем и методов их оценки
• знакомство с Big Data стеком (Hadoop, Spark)
• опыт работы с git, bash/linux, инструментами разработки (Jira, Confluence)
• опыт в банковской сфере или fintech-проектах
• опыт работы с векторными базами данных
• опыт работы с LLM-фреймворками для оркестрации агентов (LangChain, AutoGen, CrewAI, LlamaIndex)
• системный опыт промпт-инжиниринга: управление структурой ответа (JSON), цепочками рассуждений, длиной контекста.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
• 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.