freehire launches on Product Hunt on 26 August.

Follow →

Middle Data Analyst/Analytics Engineer (команда Классификации)

Open 18d posting dated 4 days ago

Summary

Middle Data Analyst/Analytics Engineer in Sberbank's Classification team builds NLP/LLM-based tools to analyze customer requests, prepare datasets, and prototype solutions for reducing client inquiries.

Мы — команда Классификации в департаменте Забота о клиентах. Наша главная миссия — управлять классификацией обращений физических лиц и развивать инструменты анализа текстового входа. Наши решения помогают бизнесу быстро находить узкие места в продуктах, внедрять изменения и сокращать количество обращений клиентов. Сейчас мы ищем специалиста на стыке дата-аналитики и разработки на Python. Вы будете помогать дата-саентистам готовить качественные датасеты и создавать работающие прототипы внутренних инструментов на базе NLP и LLM.* подготовка данных: собирать, очищать и размечать массивы данных (тексты обращений, профили клиентов, транзакционная история) для обучения ML-моделей * анализ и поиск инсайтов: исследовать клиентский путь (совместно с CJE), искать аномалии и скрытые закономерности в обращениях. В методах и инструментах анализа у вас будет полная свобода * прототипирование: собирать интерактивные интерфейсы и аналитические инструменты по техническим заданиям от DS-инженеров. * подготовка к промышленной эксплуатации: собирать и структурировать логику работы прототипов перед их передачей команде разработки, которая выводит решения в промышленную эксплуатацию.* уверенный SQL: опыт работы с большими объемами данных, оптимизация сложных запросов, понимание специфики Greenplum/Hadoop * владение Python и PySpark: уверенное знание библиотек для обработки и анализа больших объемов данных, умение писать поддерживаемый код и собирать работающие прототипы инструментов (интерфейсов) * понимание ML-процессов и базовых алгоритмов: знание основ классификации, кластеризации и регрессии. Вы понимаете, как устроены циклы обучения моделей и какие данные нужны для их качественной работы * аналитическое мышление: умение работать без жестких инструкций, когда дело касается исследования данных и проверки гипотез. будет плюсом: * опыт работы с текстовыми данными (NLP) и базовое понимание принципов работы LLM * опыт prompt-engineering (составления качественных промптов для языковых моделей).* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * офисный формат работы * 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.

See also