hh•6 ч. назадСвежая вакансияОпубликована сегодня на hh.ru. Свежая — до 5 дней, умеренная — 6–14 дней, долгая — от 15 дней. Дата берётся с сайта-источника.Прямой откликПриоритетный откликВаше резюме и сопроводительное письмо уходят напрямую рекрутёру компании на почту, минуя общую очередь откликов на вакансию
Data Analyst
В офисе МоскваДМСГодовая премияСпортзалСберУниверситет
Анализ табличных и текстовых данных, подготовка и очистка данных, проектирование аналитических витрин для платформы внутренней безопасности.
Описание вакансии
О компании
Мы — команда специалистов, создающая сервисы и компоненты для платформы внутренней безопасности, с целью выявления внутренних угроз и мошенничества.
Обязанности
анализ структур данных в разных источниках и форматов, оценка их пригодности для конкретных бизнес-задач
загрузка, обработка и преобразование больших объемов данных из разнородных хранилищ (Postgres, Clickhouse, Hadoop) в рабочие среды (Hadoop)
проектирование и создание аналитических витрин данных
постановка задач для Data Engineer внутри команды, тестирование по результатам выполнения
мониторинг и оптимизация рабочих процессов обработки и загрузки данных
контроль качества входных данных и автоматизация проверки качества данных
разработка инфраструктуры и внутренних сервисов для эффективной обработки больших объемов данных
автоматизация повторяющихся операций с данными
создание технической документации и поддержка баз знаний по работе с данными
консультация пользователей внутри компании по вопросам использования данных.
Требования
подтвержденный опыт работы от 4-х лет в роли Data Analyst
оконченное высшее образование
продвинутый уровень владения SQL, включая работу с аналитическими функциями, подзапросами, процедурами и функциями, оптимизацию производительности запросов
базовые знания синтаксиса Python
практический опыт работы с большими объемами данных в реляционных СУБД (Oracle, Teradata, MS SQL, GreenPlum, PostrgeSQL)
понимание концепции и принципов организации хранилища данных (DWH)
преимуществом будет наличие опыта проектирования витрин данных
полезным будет знакомство с технологиями экосистемы Big Data (Hadoop, Spark, Hive/Impala)
навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
комфортный современный офиc
график работы: офис
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 (для Junior позиций)
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.