BI-аналитик
Summary
The BI Analyst will develop management reporting for risk metrics, build data marts, and create dashboards using internal BI tools. The role involves working with SQL, Python, and PySpark to analyze credit portfolios and contribute to the development of internal AI-driven analytical agents.
Мы занимаемся развитием аналитического контура для управленческой отчетности рисков: строим витрины данных, анализируем кредитный портфель и риск-метрики, автоматизируем отчетность с использованием BI-инструментов и развиваем AI-агента для работы с аналитическими запросами. Команда работает на стыке риск-аналитики, данных и внутренних AI-инструментов.
Техстек:
SQL, Python, pandas, PySpark, Apache Spark, Hadoop/HDFS, BI-инструменты, PostgreSQL / ClickHouse.* Разработка дашбордов "с нуля" в BI системе "Навигатор" (внутренее решение банка);
* Взаимодействие с контрагентами, анализ и формирование требований к отчетам;
* Разработка аналитических витрин по кредитному портфелю и риск-метрикам;
* Работа с данными с использованием SQL, Python и PySpark;
* Проверка качества данных, корректности расчетов, аналитических гипотез и ответов AI-агента;
* Участие в развитии AI-агента для работы с отчетностью и аналитическими запросами;
* Подготовка аналитических выводов для бизнеса и взаимодействие с бизнес-заказчиками, разработчиками и владельцами данных.* Опыт работы BI-аналитиком от 3 лет в банковском, финтех-сегменте, риск-, продуктовой или портфельной аналитике;
* Опыт разработки дашбордов в Power BI (DAX, Power Query) / Tableau / DataLens;
* Знание циклов BI-разработки: Понимание ETL-процессов, принципов работы с хранилищами данных (DWH);
* Опыт разработки аналитических витрин или регулярных отчетных слоев данных;
* Уверенный SQL: сложные запросы, join, CTE, оконные функции, агрегации, оптимизация тяжелых запросов;
* Python для анализа данных: pandas, numpy, обработка больших таблиц, автоматизация расчетов и проверок;
* Опыт работы с PySpark / Apache Spark: DataFrame API, агрегации, join, partitioning, работа с parquet-данными;
* Умение описывать бизнес-логику расчетов и проверять корректность данных;
* Умение проверять корректность расчетов, данных и аналитических выводов;
* Отличные коммуникативные навыки, умение работать с кросс-функциональными командами и доносить сложные идеи до нетехнических специалистов.
Будет плюсом:
* Интерес к LLM, text2sql и AI-агентам;
* Опыт работы с Hadoop/HDFS, Hive или другими Big Data-инструментами;
* Знание статистики, принципов математического моделирования и проверки гипотез;
* Опыт автоматизации аналитической отчетности на Python;
* Опыт с PostgreSQL / ClickHouse или другими MPP/Big Data-хранилищами.* Комфортный современный офис: Кутузовский проспект 32
* Офисный формат работы
* Ежегодный пересмотр зарплаты, доход формируется из окладной части и годовой премии
* 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
* 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.