СберАналитик данных (эквайринг)
Москва
Команда эквайринга: анализ причин обращений, прогнозирование нагрузки колл-центра и генерация гипотез для улучшения продукта. Работа с структурированными и неструктурированными данными, автоматизация пайплайнов и визуализация результатов для принятия решений.
Стек
PythonPandasSQLLangChainNumPyLlamaIndexTableauPower BILLM
Задачи
- •Анализ причин обращений по структурированным и неструктурированным данным с помощью AI-агентов
- •Формирование и проверка гипотез через A/B-тесты и пилоты
- •Прогнозирование нагрузки колл-центра и автоматизация подготовки фичей
- •Построение отчетов и дашбордов в Tableau/Power BI и визуализация аномалий
- •Агрегация данных из витрин и автоматизация написания сложных SQL-пайплайнов
Обязательно
- •Проектирование и оркестрация AI-агентов (например LangChain, LlamaIndex)
- •Умение формулировать эффективные промпты для классификации, суммаризации и NER
- •Уверенное владение SQL и оптимизация сложных запросов
- •Уверенное владение Python (Pandas, NumPy) и работа с большими файлами
- •Опыт интеграции с API AI-моделей
- •Понимание статистики и самостоятельное проведение A/B-тестов (power analysis, доверительные интервалы)
Будет плюсом
- •Навыки работы с ИИ
