Системный аналитик данных (LegalTech)

Мы — команда LegalTech в Правовом департаменте банка. Наша задача — упростить и ускорить работу юристов с помощью автоматизации.

Собираем юридическую информацию:

• Из внутренних систем банка (корпоративная аналитическая платформа на базе Hadoop);
• С внешних сайтов (парсеры на Python).

Формируем единый правовой домен данных.

Обеспечиваем полный цикл поставки данных — от источника до готовых витрин, которые используют юристы и бизнес‑подразделения.

• сбор, анализ, формализация и согласование требований от бизнес-заказчиков, поиск источников и консультация с менеджерами данных
• проектирование логических моделей данных, описание сущностей, атрибутов и связей в нотации ER
• разработка функциональных спецификаций на загрузку данных (ETL/ELT-процессы), трансформацию и агрегацию информации
• постановка задач разработчикам ETL и написание технической документации
• контроль качества реализации функционала, участие в приемо-сдаточных испытаниях (ПСИ) и проверка корректности данных в витринах
• реализация Ad-hoc аналитики и описание интеграционных взаимодействий со смежными системами
• участие в третьей линии сопровождения: расследование сложных инцидентов, связанных с качеством данных, сбоями ETL-процессов и архитектурой хранилища; проведение Root Cause Analysis (RCA) и взаимодействие с разработкой для исправления дефектов кода.

• владение SQL на уровне продвинутого пользователя (сложные запросы с использованием оконных функций, CTE (Common Table Expressions), вложенных подзапросов и различных типов JOIN. Знание принципов оптимизации запросов, понимание работы с функциями высшего порядка (Higher-Order Functions, HOF) при обработке массивов и сложных типов данных: TRANSFORM, FILTER, AGGREGATE, EXISTS)
• опыт проектирования реляционных структур и моделирование данных
• понимание архитектуры корпоративных хранилищ данных (DWH). Умение читать JSON/XML схемы
• знание ERD (Entity Relationship Diagram) для проектирования баз данных
• опыт работы с технологическим стеком Hadoop (HDFS, Parquet, Spark, Scala)
• базовые навыки работы с Git / Confluence / Jira.

Будет плюсом

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
• опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.

• срочный трудовой договор (декретная позиция)
• офисный формат работы (г. Москва, Вавилова 19, м. Ленинский проспект)
• годовой бонус и ежегодный пересмотр
• расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи
• корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях
• офис с зонами отдыха и спортзалом
• льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.