Data Analyst

В Центре робототехники Сбера мы собираем большие объёмы данных для обучения моделей управления роботами в сложных реальных условиях. Важно не только наращивать объём датасетов, но и понимать их состав, качество и динамику сбора, своевременно выявлять проблемы и улучшать процессы работы с данными. Мы ищем Data Analyst, который будет развивать аналитику и контроль качества датасетов: выявлять аномалии, сопровождать пайплайны фильтрации и приёмки данных, вести статистику сбора, строить дэшборды, а также формировать рекомендации для команд сбора и разметки. Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!* выявлять аномалии, несоответствия и другие проблемы в данных * разрабатывать и развивать автоматические и полуавтоматические проверки качества данных * участвовать в развитии пайплайнов фильтрации, валидации и приёмки данных * строить дэшборды, визуализации и регулярную статистику по сбору, разметке, качеству и составу датасетов * готовить отчёты по результатам проверок качества и анализу датасетов * формировать рекомендации по улучшению сбора, разметки, фильтрации и приоритизации данных.* 2+ года опыта в data analysis, data engineering, applied ML или близкой области * уверенное владение Python: pandas/polars, numpy, visualization * знание математической статистики и умение корректно интерпретировать результаты анализа * умение анализировать мультимодальные данные: видео, временные ряды, текстовые данные * умение писать поддерживаемый воспроизводимый код, работа с git * знание SQL и опыт работы с таблицами, метаданными * базовое понимание ML и жизненного цикла данных для обучения моделей * хорошая письменная коммуникация для отчетов и постановки задач смежным командам * проактивность и способность доводить наблюдение в данных до конкретного улучшения процесса. Будет плюсом: * опыт с annotation QA, data curation, anomaly detection или quality scoring * опыт обучения ML/DL моделей * опыт работы с большими датасетами и распределёнными системами * опыт автоматизации регулярной обработки данных * 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.* офисный формат работы, адрес офиса Автозаводская 23а к2 * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * 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.