СберАналитик данных
гибрид, Москва
Команда работает над мультиагентной системой иерархического графа причинно‑следственных связей о корпоративных клиентах. Вы будете собирать и готовить данные, проводить статистический анализ и прототипировать аналитические решения для принятия бизнес‑решений и повышения качества данных
ГрейдJunior/Middle
Опыт1–3 года
Стек
PythonSQLA/B testingAI-агентыCausal ML/AI
Задачи
- •сбор, очистка и структурирование данных из разных источников
- •профилирование и контроль качества данных, разработка процедур валидации
- •автоматизация рутинных операций по подготовке данных
- •проведение глубокого статистического анализа, регрессионный анализ и проверка гипотез
- •исследование влияния макро/отраслевых и поведенческих факторов на портфель
- •прототипирование аналитических решений и подготовка отчетности
Обязательно
- •высшее техническое образование
- •опыт в аналитике данных от двух лет
- •уверенное владение SQL
- •знание Python для анализа данных
- •опыт запуска A/B тестов и подбора метрик оценки
- •опыт оценки компаний и финансовых показателей
Будет плюсом
- •понимание причинности и методов Causal ML/AI
- •опыт разработки и внедрения ML‑моделей в бизнес‑процессы
