Мы – команда рисков и в нашей зоне ответственности следить за качеством разрабатываемых моделей, корректностью их работы в промышленной среде, а также качеством данных, на которых применяются математические модели группы Сбера.

Мы ищем аналитика, способного разобраться, проследить и задокументировать путь данных от источника до модели, вникнуть в бизнес-смысл и донести информацию до разработчиков, а также готового генерировать новые идеи по улучшению процессов проверки данных для предотвращения реализации модельного риска.

Обязанности

Проверка соответствия данных бизнес-требованиям;
Анализ распределения, доверительных интервалов, выбросов, корреляции атрибутов;
Разработка методологии и реализация тестов для анализа качества данных;
Поиск атрибутов для расчета различных вариантов целевых событий моделей;
Оценка влияния изменения входящего потока данных на основные метрики витрин;
Анализ инструментов оценки качества данных;
Ведение внутренней документации (Confluence, JIRA);
Взаимодействие с заказчиками: анализ, уточнение, согласование и контроль бизнес требований к витринам данных;
Сквозная коммуникация с командами, сопровождающими смежные системы.

Требования

Опыт работы с инструментами Python (Pandas, pyspark);
Продвинутые знания SQL;
Умение тестировать и документировать собственный код, а также работать с существующим кодом;
Опыт работы с git, bitbucket;
Опыт работы с системами Jira/Confluence или аналогами;
Опыт практической работы с Hadoop;
Понимание архитектуры хранилищ данных, ETL-процессов.

Условия

Ипотека выгоднее для каждого сотрудника и льготные условия кредитования;
Бесплатная подписка СберПрайм+;
Скидки на продукты компаний-партнеров;
ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;
Корпоративная пенсионная программа;
Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, Тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

Analyst DWH (Центр данных и отчетности)