Summary
Data Analyst builds and optimizes data pipelines and semantic marts for an AI Business Assistant in Sberbank’s SME banking unit, enabling LLM-powered chat interactions and business insights.
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.* 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.* 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.* омфортный 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.